Lönesättningen i staten

Lönesättningen i staten
Samvariationen mellan lön och bakgrundsfaktorer
i staten åren 1995 och 2002
Innehåll
Förord
5
Bakgrund
6
Teoretiska utgångspunkter
7
Tidigare studier
8
Data och studiens upplägg
9
Resultat
Vilka faktorer samvarierar med lönen?
Vad är förklaringsvärdet av dessa variabler?
Hur har löneskillnaden mellan män och kvinnor utvecklats?
10
10
11
12
Referenser
14
Bilaga 1: Tabeller
17
Bilaga 2: Variabelbeskrivning
24
Bilaga 3: Metod och upplägg
Dekomponerings metoder
25
25
Bilaga 4: Jämförelser mellan population och urval
27
Slutnoter
28
4
Förord
Denna rapport, Lönesättningen i staten, beskriver olika faktorers betydelse för lönesättning inom det statliga avtalsområdet. Rapporten är ett resultat av en delstudie som har
genomförts i Samarbetsrådets regi. Studien har beretts partsgemensamt inom ramen för
tekniska gruppens arbete och har genomförts av Roger Vilhelmsson (Arbetsgivarverket).
Samarbetsrådet för det statliga avtalsområdet, är ett partsgemensamt organ med uppgift
att underlätta förverkligandet på lokal nivå av sådant som de centrala parterna överenskommit i ramavtalen. Rådet inrättades då centrala parter i juni 2000 slöt Samarbetsavtalet
för det statliga avtalsområdet. Samarbetsrådet har också som uppgift att följa upp erfarenheter från den lokala avtalsutvecklingen samt bidra till att erfarenheter sprids.
Genom RALS 2002-2004, bilaga 11 ”Centralt arbete till stöd för den lokala lönebildningen” överenskom parterna bl.a. att genomföra partsgemensamma studier av den lokala
lönebildningen. Denna studie är den första av tre inom ramen för det arbetet.
Den andra delstudien ”På rätt väg” belyser den process som den lokala lönebildningen
innebär, den har genomförts av Ulf Perbeck (f.d. förhandlingschef Landstingsförbundet)
som ombud för Samarbetsrådet.
Den tredje partsgemensamma delstudien bereds av tekniska gruppen och genomförs av
Matthew Lindquist (Stockholms universitet) och Roger Vilhelmsson (Arbetsgivarverket).
Studien rör sambanden mellan den statliga och den privata lönebildningen. För innehållet i respektive rapport svarar författaren.
Samarbetsrådet gm
Elisabeth Bjar (Arbetsgivarverket)
Kjell Eriksson (SACO-S)
Bengt-Erik Falck (SEKO)
Johan Tengblad (OFR/S, P och O)
Stockholm, april 2004
5
Bakgrund
Under 1980-talet hade staten stora problem med att rekrytera och behålla viss typ av
arbetskraft. Detta ledde så småningom till en medveten förändring mot en mer individuell lönesättning. I samband med 1990 års avtalsrörelse ersattes det gamla lönegradssystemet med ett mer individuellt differentierat lönesystem. Man gick från att lönesätta
tjänster till att lönesätta individer.
De centrala löneavtalen har sedan flera år utformats för att möjliggöra en lokal lönebildning. Parterna har varit överens om att en väl fungerande lokal lönebildning är den bästa
vägen att åstadkomma löner som tillgodoser såväl de statliga arbetsgivarnas verksamhetskrav som de enskilda arbetstagarnas önskemål. Utifrån denna ståndpunkt har parterna i RALS 2002-2004 överenskommit att under avtalsperioden bedriva ett centralt arbete
till stöd för lokal lönebildning.
Arbetet utgörs bland annat av denna studie som enligt uppdraget skall undersöka vilka
de viktigaste faktorerna för lönesättningen i staten är. Det bör betonas att denna studie
är en rent statistisk studie och baseras på den statistik som finns tillgänglig. Den partsgemensamma statistik som används är dock unik. Ingen annanstans finner man ett så rikt
material samlat för de statligt anställda. Det ska dock påpekas att studien endast kan
avgöra vilka faktorer i den partgemensamma statistiken som kan anses vara betydelsefull
för vilken lön som sätts.
Syftet med studien är att med hjälp av regressionsanalys undersöka hur och i vilken omfattning man kan finna ett samband mellan i data observerbara faktorer och lön.
I nästa avsnitt ges några teoretiska utgångspunkter för forskningen kring lönebildningsfrågor. Avsnittet därefter presenterar några av de tidigare empiriska studier som gjorts på
området. Detta avsnitt följs av en beskrivning av de data som används och hur studien är
upplagd. Slutligen rapporteras studiens resultat. I bilaga presenteras den statistiska metoden, det empiriska upplägget, variablerna samt skattningarna i detalj.
6
Teoretiska utgångspunkter
I detta avsnitt presenteras några av de mest inflytelserika teorierna för en empirisk analys
av löner.1 Teorin om kompenserande löneskillnader har som utgångspunkt att löneskillnader återspeglar att vissa anställningar skiljer sig åt med avseende på egenskaper som
förknippas med ett jobb. Då vissa anställningar är förknippade med bördor eller olika
nackdelar som t.ex. svårare arbetsuppgifter och större ansvar eller dålig arbetsmiljö med
tunga lyft och stress bör dessa egenskaper kompenseras med en högre lön.2
Den överlägset mest inflytelserika teorin som används inom den empiriska arbetsmarknadsekonomin är den så kallade humankapitalteorin.3 Löntagare har alla olika kunskaper, färdigheter och erfarenheter som gör att de presterar olika. Skillnaderna i prestationsförmåga kan antingen vara medfödda eller förvärvade. Det är dessa egenskaper som
man brukar kalla för humankapital.
Teorin antar att utbildning och arbetslivserfarenhet förbättrar individens produktivitet och
ger en premie i form av högre lön. Man brukar tala om utbildningspremiens betydelse
för arbetstagaren, arbetsgivaren och samhället. Utbildningspremiens storlek påverkar
incitamenten till investering i utbildning och därmed vilka som investerar i utbildning.
Premien har betydelse för den sociala strukturen och för kompetensförsörjningen.
Ett annat sätt att se på utbildning ges i signaleringsteorin.4 I denna teori antas inte utbildning höja produktiviteten utan endast ge en signal om att individen har en hög produktivitet. Enligt modellen har individer med hög förmåga i allmänhet lättare att ta sig
igenom en utbildning. Vidare är det i modellen kostsamt för arbetsgivaren att skaffa information om en enskild arbetssökandes produktivitet. Därmed är det också optimalt för
individer med en högre förmåga att skaffa sig utbildning och för arbetsgivare att anställa
högutbildade. För att arbetsgivare skall kunna anställda dessa krävs en högre lön.
I litteraturen brukar man urskilja två huvudtyper av diskriminering. Man skiljer mellan så
kallad preferensdiskriminering och statistisk diskriminering. Den första typen bygger på
att arbetsgivare baserar sitt handlande på sina personliga preferenser eller smak.5 Detta
skulle innebära att arbetsgivare med smak för eller emot en viss grupp skulle differentiera lönen på basis av dessa preferenser. Statistisk diskriminering har sitt ursprung i att
arbetsgivaren har bristfällig information om anställdas prestationer och produktivitet.6
Arbetsgivaren kan ofta bedöma den genomsnittliga produktiviteten hos olika grupper av
anställda. Då direkta mått på den individuella arbetsinsatsen saknas kommer en rationell
arbetsgivare att ge en lägre lön till individer som tillhör en grupp som har en genomsnittligt lägre produktivitet och detta trots att individen själv eventuellt har en produktivitet
vida högre än gruppens.
7
Tidigare studier
De allra flesta svenska empiriska forskningsstudier som analyserat löner eller löneskillnader har använt modern regressionsanalys.7 Utgångspunkten för analysen har oftast
varit den så kallade humankapitalteorin. Vanligtvis har man använt s.k. Mincerekvationer
när man analyserar sambandet mellan humankapital och lön. Denna typ av ekvation
inkluderar utbildning oftast i form av antal skolår samt arbetslivserfarenhet i form av ålder och anställningstid. Skattningarna ger ett mått på avkastningen på utbildning och
erfarenhet.
En överväldigande majoritet av dessa studier har visat att avkastningen på utbildning har
sjunkit kraftigt sedan 1960-talet.8 Det finns dock vissa metodologiska problem när man
skattar sambandet mellan antal skolår och lön. För det första kan man inte kontrollera
vilken förmåga individerna har. Förmåga påverkar både valet att utbilda sig och möjligheten att tillgodogöra sig utbildning. Därför väljer personer med hög förmåga att utbilda
sig i en större utsträckning än andra. Vi får därmed inget svar på hur en normalbegåvad
person reagerar på utbildning. Hade vi haft information om förmåga hade vi kunna undvika detta problem. Koefficienten för skolår är övervärderad p.g.a. att man tvingas utelämna information om t.ex. förmåga. För det andra är mätfel i skolårsvariabeln ett problem som gör att koefficienten istället undervärderas. Man vet inte åt vilket håll den totala snedvridande effekten går. 9
Det finns också en litteratur som fokuserar på avkastningen av arbetslivserfarenhet. Några få studier har rapporterat en snabbare lönetillväxt under de första åren av en arbetstagares karriär för att sedan få en flackare löneprofil i slutet av arbetslivet.10
De allra flesta lönestudier har i någon form analyserat könslöneskillnader. Här finner
man entydigt att kvinnor har en sämre avkastning på utbildning och erfarenhet. Det råder dock delade meningar om hur könslönegapet utvecklats över tiden. Vissa undersökningar har visat att könslönegapet tenderat att öka då lönespridningen ökat medan andra
menar att allt hänger på vilka yrken och befattningar män och kvinnor befinner sig i.11
Mycket få studier har analyserat den statliga sektorns lönebildning. I Gustafsson (1976)
analyseras könslöneskillnader mellan den privata och den statliga sektorn. Resultaten
visade att för män med likvärdig utbildning och ålder är lönen högre i privat än i statlig
sektor medan lönen för kvinnor med motsvarande egenskaper är lika eller något lägre i
privat sektor.
Zetterberg (1994b) visade att lönen för kvinnliga statstjänstemän var högre än för kvinnliga privattjänstemän under 1970- och 1980-talet medan det omvända gäller för män.
Under 1980-talet utvecklades villkor för lönesättning inom den offentliga sektorn och
därefter har lönerna i de bägge sektorerna utvecklats på ett sätt som liknar varandra.
Andersson (1997) är en av de få studier som gjort en djupare analys av de statligt anställdas löner. Studien visade bl.a. att befattningsnivå är viktig för könslöneskillnaden.12
8
Data och studiens upplägg
I denna studie används partsgemensam lönestatistik från 1995 och 2002. Ingen annanstans finns ett så rikt och unikt material samlat för de statligt anställda. En av hörnstenarna i den partsgemensamma individstatistiken är det så kallade TNS-systemet som klassificerar de statliga arbetena i inriktning och svårighetsgrad.13
I urvalet av individer som totalt inkluderar 100 425 personer år 1995 och 92 674 personer
år 2002 har samtliga klassificerats enligt TNS-systemet. Urvalet är därmed en selektion i
den meningen att endast individer som är klassificerade ingår i de skattningar som presenteras i denna uppsats. Vissa myndigheter förekommer endast i ett av tvärsnittsåren
och påverkar möjligheten att göra en adekvat jämförelse av åren. Därför inkluderas endast myndigheter som funnits med både 1995 och 2002.14 En grov jämförelse mellan urval och population visar att urvalet inte nämnvärt skiljer sig mot populationen om en
grundmodell skattas (se Bilaga 4). Resultaten i denna studie får därför sägas ha en hög
generaliseringsgrad.
För att analysera om faktorer i lönestatistiken samvarierar med lönen, används en så kallad regressionsanalys där vi studerar den statistiska samvariationen mellan lön och andra
faktorer i den partsgemensamma statistiken. I skattningarna har jag använt månadslön i
heltidsekvivalenter (dvs. hänsyn har tagits till arbetsomfattning och lönen är uppräknad
till en heltidslön).
Vilka faktorer i statistiken kan tänkas samvariera med lönen? I studien har jag använt
faktorer som kön, ålder, anställningstid i staten eller på den nuvarande myndigheten,
utbildningsnivå, utbildningsinriktning, svårighetsnivå, arbetsområdets inriktning, geografisk region och arbetsomfattning. Samtliga faktorer, lön inkluderat, är registeruppgifter
och har en hög tillförlitlighet till skillnad mot studier där variabler anskaffas via enkäter
(för en detaljerad beskrivning av variabler och medelvärden som används, se Bilaga 1
och 2).
Eftersom många av dessa faktorer påverkar män och kvinnors lön på olika sätt kommer
dessa även skattas separat. Utöver detta analyserar vi hur könslönegapet förändras mellan 1995 och 2002. Ett vanligt sätt att studera könslönegapet är att använda en s.k. dekomponeringsmetod med vilken man kan dela upp gapet i en statistiskt förklarad del
och en statistiskt oförklarad del (för en detaljerad beskrivning av denna metod se Bilaga
3).
9
Resultat
I detta avsnitt ges en sammanfattning av resultaten från regressionsanalysen som presenteras i Bilaga 1. De resultat som kommenteras är samtliga statistiskt säkerhetsställda om
ingenting annat anges.
Vilka faktorer samvarierar med lönen?
Av erfarenhet vet man att högre utbildning och längre arbetslivserfarenhet påverkar lönen positivt. Man vet dock inte i vilken omfattning dessa faktorer påverkar lönen. Kan vi
i statistiken finna andra viktiga faktorer som samvarierar lönen? Har faktorernas betydelse
förändrats över tiden? Har införandet av individuell lönesättning medfört någon märkbar
förändring? För att undersöka dessa frågor skattar jag löneregressioner för både 1995 och
2002.
Från resultaten av regressionsanalysen framgår att ålder och antalet arbetade år i staten
har små, men statistiskt säkerhetsställd, positiva effekter på lönen. Ett ytterligare år i statlig tjänst eller total ålder ger vardera ca 0,5 procentenheter högre lön. En introduktion av
en kvadratisk variabel för anställningstid visar att effekten inte är linjär utan avtar ju längre man varit i statlig tjänst. Effektens styrka förändras inte mellan åren och det finns ingen statistiskt säkerhetsställd skillnad i effekt mellan könen.
Vidare har antalet år på den nuvarande myndigheten en mycket svag negativ effekt på
lönen men effekten planar ut med tiden. En tänkbar förklaring är att man ökar sin lön
som mest när man byter jobb (dvs. att personer som stannat en kort tid på en myndighet
i genomsnitt tjänar mer pengar än de som stannat en längre tid vilket kan förklaras av att
de senare i mindre utsträckning byter jobb).
Enligt RALS löneprinciper skall varken ålder eller anställningstid vara lönegrundande.
Således är det inte särskilt överraskande att effekten av dessa faktorer är svag och att de
förklarar mindre av variationen i lön år 2002 än år 1995. Istället tillhör mer befattningsrelaterade egenskaper som ansvar och svårighetsgrad de grundläggande lönekriterierna
som anges i RALS. Därför är det inte heller särskilt konstigt att just svårighetsnivå är den
faktor i statistiken varmed man kan förklara störst andel av variation i lön.
Det finns grupper av variabler i skattningarna. Dessa tolkas utifrån en referenskategori.
Variablerna för de fem svårighetsnivåerna har den lägsta svårighetsnivån 5 (t.ex. arbetsuppgifter med biträdande karaktär) som referenskategori (dvs. den nivå varmed de andra
nivåerna jämförs) och den högsta nivån är svårighetsnivå 1 (t.ex. en avdelningschef eller
en kvalificerad expert). Svårighetsnivå 1-5 motsvaras av TNS-nivå 3-7 (se detaljerad variabelbeskrivning i Bilaga 2).
År 2002 är avkastningen på respektive svårighetsnivå jämfört med den lägsta svårighetsnivån statistiskt signifikant högre än under 1995. Signifikanstest visar dock att det inte
finns någon statistiskt säkerhetsställd skillnad mellan män och kvinnor år 1995. En anställd på den högsta svårighetsnivån 1 oavsett kön har ca 65 procent högre lön än en
anställd på den lägsta svårighetsnivån 5 (t.ex. ett biträde) 1995.
10
En anställd på svårighetsnivå 2 (t.ex. specialister och enhetschefer), svårighetsnivå 3
(t.ex. kvalificerade handläggare) och svårighetsnivå 4 (t.ex. kvalificerade assistenter) har
42, 23 respektive 8 procent högre lön än anställd på den lägsta svårighetsnivån.
År 2002 har avkastningen för en anställning med högre svårighetsnivå ökat jämfört med
en anställning på den lägsta svårighetsnivån. Spridningen mellan olika svårighetsnivåer
har därmed ökat.
En tänkbar förklaring är att det är mer accepterat att ansvarfulla och komplicerade arbetsuppgifter är bättre betalda än mer rutinbetonade arbeten. Inom gruppen kvinnor
som skattas separat är spridningen större än den är inom gruppen män. En kvinna som
innehar en position med högsta svårighetsnivå tjänar 74 procent mer än en kvinna på
den lägsta nivån, allt annat lika (bland män är siffran 70 procent). Enligt den statistiska
analysen är svårighetsnivå den faktor i statistiken som har störst betydelse för lönen.
Arbetsområdets inriktning är naturligtvis av betydelse för lönen. Har man t.ex. ett jobb
med inriktning mot trafik och kommunikation får man ca 23 procent högre lön än om
man jobbar i kontorsserviceyrken. Lägst betalt har arbetstagare som jobbar med kulturinriktade frågor.
Avkastningen på de olika utbildningsnivåerna följer ett förväntat mönster. Ju högre utbildningsnivå desto högre blir lönen. Enligt RALS skall inte utbildning i sig vara lönegrundande. En anledning till att personer med hög utbildning har en hög lön är att man
befinner sig på befattningar med en högre svårighetsgrad.
Skattningarna visar att om hänsyn tas till andra egenskaper som att högutbildade också
befinner sig på höga positioner, så kommer dock en person med en forskarexamen att
tjäna 20 procent högre än en person som endast har en grundskoleutbildning (referenskategori). Skillnaden i avkastning mellan den högsta och lägsta utbildningsnivån har
ökat. Även här är ökningen relativt större för kvinnor än för män. För kvinnliga forskarutbildade är lönen 23 procent högre jämfört med grundskoleutbildade kvinnor år 2002.
Motsvarande siffra var 18,9 procent år1995. Bland utbildningsinriktningar är humanistisk
inriktning den som ger lägst betalt.
Vad är förklaringsvärdet av dessa variabler?
Hur stor andel av variationen i lön förklaras av dessa faktorer? Regressionsanalysen visar
att icke-lönegrundande faktorer som geografisk region, ålder och anställningstid endast
förklarar några få procent av variationen i lön, medan svårighetsnivån är den faktor i
statistiken som utan jämförelse förklarar den allra största delen av variation i lön.
Faktorerna i den partsgemensamma statistiken förklarar dock allt mindre av variationen i
lön. Allt mer förklaras av faktorer som inte finns tillgängliga i den partsgemensamma
statistiken.
Enligt Figur 1 nedan faller förklaringsvärdet av faktorerna i statistiken från i genomsnitt
75 procent till nivåer strax under 70 procent. Det är först och främst hos män som variablerna i denna studie minskat i förklaringsvärde. Även hos kvinnor har förklaringsvärdet
minskat, men inte i lika stor utsträckning som hos män.
11
Andelen av variation i lön som förklaras av samtliga variabler
Figur 1:
Samtliga faktorer i den partsgemensamma statistiken och dess
förklaringsvärde uppdelat på kön
80
75,7
74,8
69,9
67,2
70
60
50
40
1995
2002
30
20
10
0
M än
K vinnor
Anmärkning: Figurens staplar visar den så kallade förklaringsgraden som erhålls vid regressionsanalys. Förklaringsgraden mäter hur stor andel av variationen i lön som statistiskt kan förklaras av variationen i de förklarande
variablerna. I regressionsanalysen inkluderades ålder, anställningstid, utbildningsnivå och inriktning, svårighetsnivå,
arbetsområdets inriktning, geografisk region och arbetsomfattning som förklarande variabler. Skattningar är gjorda
separat för män och kvinnor.
1995 förklarade dessa faktorer en relativt större andel av lönen hos män än hos kvinnor.
Gemensamt förklarade faktorerna nästan 76 procent av all variation i lönen för män år
1995. Hos kvinnor låg motsvarande förklaringsgrad på ca 75 procent.
År 2002 är förhållandet det omvända. För kvinnor har andelen som går att förklara med
variablerna i den partsgemensamma statistiken sjunkit till 70 procent. För män har den
sjunkit något mer och ligger 2002 på 67 procent.
Att dessa faktorer har fått en minskad betydelse skulle kunna tolkas som att den individuella lönesättningen slagit igenom i en större utsträckning de senaste åren. Denna tolkning stöds dessutom av att det är de icke-lönegrundande faktorerna såsom ålder och
anställningstid som sjunkit mest i betydelse enligt regressionsanalysen.
Hur har löneskillnaden mellan män och kvinnor utvecklats?
Jämför vi individer som i statistiken har samma egenskaper och samma typ av jobb tjänar
kvinnor endast 91,8 procent av vad männen gör år 1995. Skillnaden minskar över tiden
och är 95,5 procent 2002. Den skillnad som återstår när vi jämfört individer med samma
ålder, anställningstid, utbildningsnivå och inriktning, svårighetsnivå, arbetsområdets inriktning, arbetsomfattning och region är 8,2 % och 4,6 % för 1995 respektive 2002. Kvinnor och män sorteras ofta till olika myndigheter som kan ha olika lönesättning. En osaklig löneskillnad i jämställdhetslagens mening är endast aktuell om en man och en kvinna
jobbar för samma arbetsgivare. I traditionell statistisk analys finns dock inte tillräckligt
med variation i övriga förklarande variabler på myndighetsnivå för att en traditionell analys skall vara möjlig. Det finns dock studier som funnit en lägre oförklarad löneskillnad.15
12
I Figur 2 kan vi se hur de faktiska löneskillnaderna har minskat under de senaste åren.
Figur 2:
Det totala gapets storlek uppdelat på en del som kan förklaras av faktorer
i statistiken och en del som inte kan förklaras dessa.
20
Statistiskt
oförklarad
Statistiskt
förklarad
18
Löneskillnad i procent
16
14
8,2
4,6
12
10
8
6
9,5
10
1995
2002
4
2
0
Anmärkning: Figurens staplar beskriver den totala löneskillnaden i procent. Den totala andelen delas upp i
två delar. Den undre delen visar den andel av löneskillnaden som kan förklaras med hjälp av de variabler
som finns tillgänglig i den partsgemensamma statistiken. Den övre delen är den andel som inte kan förklaras
av information som finns tillgängliga i statistiken utan förklaras av andra faktorer.
Vidare kan man slå fast att den statistiskt förklarade lönedifferentialens andel (dvs. den
del av skillnaden som man kan förklara med hjälp av faktorer i den partsgemensamma
statistiken) har ökat och den statistiskt oförklarade lönedifferentialens andel (del av den
faktiska skillnaden som beror på faktorer som inte finns med i statistiken) har minskat.
Skillnaden mellan mäns och kvinnors observerbara egenskaper och hur dessa belönas
har minskat. Andelen kvinnor med hög utbildning och på befattningar med en högre
svårighetsnivå har t.ex. ökat medan motsvarande andel bland männen har minskat. Detta
är en källa till att löneskillnaden minskat.
Skillnaden i de icke-observerbara egenskaperna och hur dessa belönas har också minskat. I ramavtalet anges vissa löneprinciper. Ansvar, arbetsuppgifternas svårighetsgrad är
exempel på faktorer som vi kan observera i den unika partsgemensamma statistiken medan andra löneprinciper som arbetstagarens skicklighet och resultat i förhållande till
verksamhetens mål icke är observerbara i statistiken. Eftersom den statistiskt oförklarade
lönedifferentialen är den del som minskat mest så har skillnaderna i de ickeobserverbara egenskaperna och hur dessa belönas minskat ännu mer än skillnaden i de
egenskaper vi observerar i data. En möjlig tolkning är att den individuella lönesättningen
och det individuella lönesamtalet gör löneskillnader mer synliga. Kan det vara så att faktorer som t.ex. skicklighet i förhållande till verksamhetens mål studeras noggrannare?
13
Referenser
Aigner, D. & Cain, G. (1977), “Statistical Theories of Discrimination in Labor Markets”, Industrial
and Labor Relations Review, 30, s. 175-87.
Albrecht, J., Edin, P-A., Sundström, M. and S. Vroman (1997), "Kvinnors och mäns löner och förvärvsavbrottens betydelse" i Kvinnor och mäns loner – varför så olika?, Persson, I. & Wadensjö,
E. (Red.), Fritzes.
Andersson, P. (1997), “Lönens bestämningsfaktorer och oförklarade löneskillnader 1995”, stencil,
Arbetsgivarverket.
Arai, M. & Thoursie, A. (1997), ”Individ- och yrkesskillnader mellan kvinnor och män: Hur påverkar de lönen?”, i Kvinnors och mäns löner – varför så olika?, Persson, I. & Wadensjö, E. (Red.),
SOU 1997:136, Stockholm: Fritzes.
Arrow, K. (1972), ”Models of Job Discrimination” och “Some Mathematical Models of Race in the
Labor Market”, i Racial Discrimination in Economic Life, Pascal, A.H. (Red.), Lexington Books.
Asplund, R., Barth, E., Smith, N. & Wadensjö, E. (1996), ”The Male-Female Wage Gap in the Nordic Countries” i Wage Differentials in the Nordic Countries. Westergård-Nielsen, N. (Red.) i The
Nordic Labour Markets in the 1990’s – Part 1. Wadensjö, E. (Red.). Amsterdam: North-Holland.
Becker, G.S. (1957), The Economics of Discrimination. Chicago: The University of Chicago Press..
Becker, G.S. (1962), “Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis”, Journal of Political
Economy, 70, s. 9-49.
Björklund, A. (1986), “A Comment on the Wage Structure and the Functioning of the Labor Market”, i Siven, C-H. (Red.), Unemployment in Europe: Analysis and Policy Issues. Timbro.
Brown, R.S., Moon, M. & Soloth, B.S. (1980), “Incorporating Occupational Attainment in Studies of
Male-Female Earnings Differentials”, Journal of Human Resources, 15(1), s.3-28.
Blau, F.D. & Kahn, L.M. (1992), “The Gender Earnings Gap: Learning From International Comparisons”, American Economic Review, 82(2), s. 522-38.
Blau, F.D. & Kahn, L.M. (1995), “The Gender Earnings Gap: Some International Evidence”, i
Freeman, R & Katz, L. (Red.), Differences in Changes in Wage Structures, Chicago: The University
of Chicago Press.
Blau, F.D. & Kahn, L.M. (1996), “Wage Structure and Gender Earnings Differentials: An International Comparison”, Economica, 63, s. S29-S62.
Blau, F.D. & Kahn, L.M. (1997), “Swimming Upstream: Trends in the Gender Wage Differential in
the 1980s”, Journal of Labor Economics, 15(1), s.1-42.
14
Edin, P-A. & Holmlund, B. (1995), “The Wage Structure: The Rise and Fall of Solidarity Wage
Policy?”, i Freeman, R. & Katz, L. (Red.), Differences and Changes in Wage Structures, Chicago:
The University of Chicago Press.
Edin, P-A. & Richardson, K. (1992), “Swimming with the Tide: Solidarity Wage Policy and the
Gender Earnings Gap”, Working Paper 1999:3, I, IFAU, Uppsala.
Edin, P-A. & Richardson, K. (1999), “Solidarisk lönepolitik, lönespridning och löneskillnader mellan män och kvinnor”, Forskningsrapport 1999:2, IFAU, Uppsala.
le Grand, C. (1994), “Löneskillnader i Sverige: Förändring av nuvarande struktur” i Vardagens
villkor. Fritzell, J. & Lundberg, O. (Red.), Stockholm: Brombergs.
le Grand, C. (1997), “Kön, lön och yrke – yrkessegregering och lönediskriminering mellan män
och kvinnor”, i Kvinnors och mäns löner - varför så olika?, Persson, I. & Wadensjö, E. (Red.),
SOU1997: 136. Stockholm: Fritzes.
le Grand, C., Szulkin, R. & Tåhlin, M. (2001), ”Lönestrukturens förändring i Sverige”, i Välfärd och
arbete i arbetslöshetens årtionde., Fritzell. J., Gähler, M. & Lundberg, O. (Red.) Kommittén Välfärdsbokslut, SOU 2001:53, Stockholm: Fritzes.
Granqvist, L. (1997), ”Sidoförmåner - skillnader mellan kvinnor och män”, i Kvinnors och mäns
löner - varför så olika?, Persson, I. & Wadensjö, E. (Red.), SOU 1997:136, Stockholm: Fritzes.
Gustafsson, S (1976), “Lönebildning och lönestruktur inom den statliga sektorn”, IUI, Stockholm.
Hultin. M. & Szulkin R. (1997), ”Chefernas kön och de anställdas lön - en studie av
könsdiskriminering på svenska arbetsplatser”, i Kvinnors och mäns löner - varför så olika?, Persson, I. & Wadensjö, E. (Red.), SOU 1997: 136, Stockholm: Fritzes.
Isacsson, G. (1999), ”Estimates of Returns to Education in Sweden from a Large Sample of Twins”,
stencil, Institutet för social forskning, Stockholms universitet.
Jonung, C. (1993), ”Yrkessegregering på arbetsmarknaden”, i Kvinnors arbetsmarknad på 1980talet – återtågets årtionde?, Ds 1993:8, Stockholm: Arbetsmarknadsdepartementet.
Jonung, C. (1996), ”Ecnomic Theories of Occupational Segregation by Sex – Implications for
Change over Time”, i Gender Specific Occupational Segregation. Beckman, P. (Red.). Nurnberg:
Institute für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung.
Jonung, C. (1997), ”Yrkessegregering mellan kvinnor och män”, i Glastak och glasväggar? Den
könssegregerade arbetsmarknaden, Persson, I. & Wadensjö, E. (Red.), SOU 1997: 137. Stockholm:
Fritzes.
Juhn, C., Murphy, K.M. & Pierce, B. (1991), “Accounting for the Slowdown in Black-White Wage
Convergence”, I Kosters, M.H. (Red.), Workers and Their Wages, Washington: AEI Press.
Juhn, C., Murphy, K.M. & Pierce, B. (1993),“Wage Inequality and the Rise in Returns to Skill”,
Journal of Political Economy, 101(3), s. 410-42.
15
Lundahl, M. & Wadensjö, E. (1984), Unequal Treatment. A Study in the Neo-Classical Theory of
Discrimination. New York: New York Univerisity Press.
Löfström, Å. (1989), Diskriminering på svenska arbetsmarknaden, Umeå Economic Studies No.
196,Universitet.
Löfström, Å. (1993), Ju fler kvinnor desto lägre lön, Umeå Economic Studies, 1993:323.
Meyersson, E.M. & Petersen, T. (1997), “Är kvinnor utsatta för lönediskriminering?”, Ekonomisk
Debatt, 25(1), s. 17-23.
Meyersson-Milgrom, E., Petersen, T. & Snartland, V. (2001), ”Equal Pay for Equal Work? Evidence
from Sweden and a Comparison with Norway and the U.S.”, Scandinavian Journal of Economics,
103(4), s. 559-83.
Oaxaca, R.L. (1973), ”Male-Female Wage Differentials in Urban Labor Markets”, International
Economic Review, 14:4, s. 693-709.
Palme, M.O. & Wright, R.E. (1992), “Gender Discrimination and Compensating Differentials in
Sweden”, Applied Economics, 24, s. 751-59.
Palme, M.O. & Wright, R.E. (1998), “Changes in the Rate of Return to Education in Sweden 19681991”, Applied Economics, 30 (12), s.1653-1664.
Phelps, E. (1972), “The Statistical Theory of Racism and Sexism”, American Economic Review, 62,
s. 659-61.
Spence, M. (1973), ”Job Market Signaling”, Quarterly Journal of Economics, 87, s. 355-74.
SCB (1996) MIS 1996:1 och SCB (2000) MIS 2000:1
SOU (1997a), Kvinnor och mäns loner – varför så olika?, SOU 1997:136, Stockholm: Fritzes.
SOU (1997b), Glastak och glasväggar? Den könssegregerade arbetsmarknaden, SOU 1997:137,
Stockholm: Fritzes.
Säve-Söderbergh, J. (2002), ”Are Women Asking for Too Low Wages. Gender Wage Differentials
and Individual Wage Bargaining”, stencil, Institutet för Social forskning, Stockholms universitet.
Wadensjö, E. (1997), “Arbetsinkomster för kvinnor med högre utbildning”, i Kvinnors och mäns
löner - varför så olika?, Persson, I. & Wadensjö, E. (Red.), SOU 1997: 136, Stockholm: Fritzes.
Zetterberg, J (1990), “Essays on Inter-Sectoral Wage Differentials”, Nationalekonomiska instititutionen, Uppsala universitet.
Zetterberg, J (1994a), “Avkastning på utbildningar i privat och offentlig sektor”, Arbetsrapport 125,
Fackföreningsrörelsens Institut för Ekonomisk Forskning.
Zetterberg, J (1994b), “Effects of Changed Wage Setting Conditions on Male-Female Wage Differentials in the Swedish Public Sector”, Public Administration Quarterly, 18, s. 342-58.
16
Bilaga 1: Tabeller
Tabell 1: Medelvärden och standardavvikelser 1995 och 2002
Variabler
Alla
1995
Män
Kvinnor
Alla
2002
Män
Kvinnor
Månadslön i heltidsekviva-
17 108
18 634
15 353
23 390
25 181
21 540
lens
(5 119)
(5 693)
(3 650)
(7 241)
(7 879)
(5 979)
9,710
9,793
9,616
10,019
10,091
9,945
(0,258)
(0,272)
(0,204)
(0,273)
(0,283)
(0,242)
44,666
44,469
44,894
46,706
46,816
46,593
(10,107)
(10,186)
(10,010)
(10,364)
(10,223)
(10,506)
Logaritmen av lönen
Ålder
Anställningstid i staten
16,862
16,919
16,797
17,262
17,660
16,846
(11,458)
(11,377)
(11,549)
(12,236)
(11,865)
(12,596)
13,804
14,662
12,816
11,221
10,845
11,609
(15,480)
(17,886)
(12,062)
(10,316)
(9,980)
(10,637)
Arbetar heltid
0,85
0,94
0,73
0,87
0,94
0,81
Forskarutbildning
0,079
0,115
0,037
0,080
0,109
0,049
Eftergymnasial
0,446
0,507
0,379
0,505
0,531
0,479
Gymnasial
0,373
0,297
0,461
0,334
0,287
0,384
Förgymnasial
0,102
0,081
0,122
0,081
0,073
0,088
Generell inriktning
0,151
0,115
0,192
0,137
0,112
0,163
Humanistisk
0,057
0,050
0,064
0,046
0,037
0,057
Samhällsvetenskaplig
0,371
0,245
0,514
0,400
0,276
0,528
Naturvetenskaplig
0,421
0,590
0,230
0,417
0,575
0,252
Svårighetsnivå1*
0,041
0,065
0,013
0,031
0,046
0,015
0,131
0,182
0,073
0,145
0,189
0,099
Svårighetsnivå3*
0,281
0,307
0,245
0,375
0,377
0,373
Svårighetsnivå4*
0,301
0,256
0,354
0,297
0,241
0,358
Svårighetsnivå5*
0,246
0,190
0,315
0,152
0,147
0,155
Anställningstid på myndighet
Svårighetsnivå2*
17
Tabell 1 fortsätter
Tillverkning och underlhåll
0,099
0,177
0,010
0,078
0,137
0,016
Teknisk- och ADB verksam-
0,092
0,130
0,049
0,100
0,142
0,050
Forskning och utbildning
0,203
0,250
0,149
0,191
0,218
0,164
Juridiskt och allmänt utred-
0,175
0,131
0,225
0,212
0,166
0,258
Bevakning, räddning, militär
0,031
0,041
0,019
0,034
0,046
0,022
Hälsovård och hälsoskydd
0,035
0,033
0,037
0,039
0,036
0,043
Personal och arbetsförmed-
0,026
0,013
0,041
0,027
0,014
0,041
0,094
0,038
0,159
0,076
0,032
0,121
0,038
0,028
0,050
0,043
0,030
0,056
0,172
0,108
0,246
0,160
0,115
0,207
Trafik och kommunikation
0,030
0,047
0,010
0,036
0,053
0,018
Södra Sverige
0,218
0,235
0,198
0,191
0,204
0,178
Mellersta Sverige
0,337
0,334
0,337
0,356
0,357
0,355
Norra Sverige
0,160
0,177
0,143
0,164
0,181
0,146
Stockholms län
0,285
0,254
0,322
0,289
0,258
0,321
0,54
0,46
0,51
0,49
53 711
46 714
47 081
45 593
het
ning
ling
Sekreterar- och kontorsservice
Kultur och informations
arbete
Ekonomiförvaltn. och revision
Andel män och kvinnor
Antal observationer
100 425
92 674
Anmärkning: Standardavvikelser anges i parentes. * Svårighetsnivå1 (inkluderar t. ex. avdelningschefer och kvalificerade
experter), Svårighetsnivå2 (inkluderar t. ex. specialister och enhetschefer), Svårighetsnivå3 (inkluderar t.ex. kvalificerade handläggare), Svårighetsnivå4 (inkluderar t.ex. kvalificerade assistenter) samt Svårighetsnivå5 som också är
referenskategori varmed de andra variablerna jämförs (inkluderar t. ex. individer med arbetsuppgifter av biträdande art).
18
Tabell 2: Löneekvationer (logaritmerad lön i heltidsekvivalenter) och
humankapital
1995
Konstant
Kvinna
Ålder
Anställningstid i staten
2
Anställningstid i staten /100
9,503***
9,508***
9,257***
9,858***
9,856***
9,567***
(0,003)
(0,003)
(0,003)
(0,004)
(0,004)
(0,004)
-0.179***
-0,180***
-0,114***
-0.143***
-0,142***
-0,100***
(0,001)
(0,001)
(0,005)
(0,001)
(0,001)
(0,001)
0,006***
0,006***
0,006***
0,005***
0,005***
0,005***
(0,000)
(0,000)
(0,000)
(0,000)
(0,000)
(0,000)
0,002***
0,002***
0,005***
0,002***
0,003***
0,006***
(0,000)
(0,000)
(0,000)
(0,000)
(0,000)
(0,000)
-0,002***
-0,002***
-0,006***
-0,008***
-0,011***
-0,012***
(0,003)
(0,000)
(0,000)
(0,004)
(0,000)
(0,000)
-0,00009
-0,001***
-0,003***
-0,003***
(0,000)
(0,000)
(0,000)
(0,000)
-0,0007***
0,001***
0,008***
0,006***
(0,000)
(0,000)
(0,000)
(0,000)
Anställningstid på myndighet
2
Anställningstid på myndighet /100
Forskarutbildning
Eftergymnasial
Gymnasial
Förgymnasial
Antal observationer
(0,004)
0,339***
0,375***
(0,003)
(0,004)
0,103***
0,118***
(0,003)
(0,003)
Referenskategorin varmed de andra kategorierna jämförs och tolkas
Humanistisk
R
0,595***
(0,003)
rierna jämförs och tolkas
Naturvetenskaplig
2
0,578***
Referenskategorin varmed de andra katego-
Samhällsvetenskaplig
Allmän inriktning
2002
-0,020***
-0,024***
(0,002)
(0,003)
-0,038***
-0,042***
(0,003)
(0,003)
-0,091***
-0,123***
(0,002)
(0,004)
Referenskategorin varmed de andra katego-
Referenskategorin varmed de andra katego-
rierna jämförs och tolkas
rierna jämförs och tolkas
0,187
0,188
0,520
0,098
0,099
0,412
100 425
100 425
100 425
92 6745
92 674
92 674
Anm: Standardfel anges i parentes. *** Signifikant på 1 procentnivån, ** signifikant på 5 procentnivån och * signifikant på
10 procentnivån. För gruppen av variabler som beskriver den högsta utbildningsnivån är referensen med vilka dessa
jämförs de som endast har förgymnasial utbildningsnivå. Motsvarande referens för utbildningsinriktning är allmän inriktning. Interaktionsvariabler jämförs med allmän och humanistisk inriktning med högst gymnasial utbildning.
19
Tabell 3:
faktorer
Löneekvationer (log lön i heltidsekvivalenter) och kompenserande1995
Konstant
Kvinna
Arbetar heltid
Stockholms län
Södra Sverige
Mellersta Sverige
Norra Sverige
Tillverkning och underhåll
ADB och tekniskt arbete
Forskning och utbildning
Juridiskt- och utredning arbete
Bevakning, räddning, militär
Hälsovård och hälsoskydd
Personal och arbetsförmedling
Kultur och informations arbete
Ekonomiförvaltn. Och revision
Trafik och kommunikation
Sekreterar- och kontorsservice
2002
9,722***
9,576***
9,477***
9,999***
9,806***
9,717***
(0,002)
(0,003)
(0,002)
(0,003)
(0,004)
(0,002)
-0.175***
-0,165***
-0,054***
-0.148***
-0,134***
-0,060***
(0,001)
(0,001)
(0,001)
(0,001)
(0,001)
(0,001)
0,041***
0,049***
0,013***
0,042***
0,050***
0,026***
(0,002)
(0,000)
(0,001)
(0,002)
(0,002)
(0,001)
0,101***
0,093***
0,053***
0,146***
0,135***
0,080***
(0,002)
(0,002)
(0,001)
(0,002)
(0,002)
(0,001)
0,025***
0,013***
0,004***
0,036***
0,015***
0,000***
(0,002)
(0,000)
(0,001)
(0,002)
(0,002)
(0,001)
-0,010***
0,001
0,010***
0,017***
0,013***
0,005***
(0,002)
(0,000)
(0,001)
(0,002)
(0,002)
(0,001)
Referenskategorin varmed de andra kategori-
Referenskategorin varmed de andra kategori-
erna jämförs och tolkas
erna jämförs och tolkas
0,000
0,023***
0,055
0,042***
(0,003)
(0,002)
(0,004)
(0,002)
0,157***
0,025***
0,244***
0,079***
(0,003)
(0,002)
(0,003)
(0,002)
0,254***
0,025***
0,307***
0,050***
(0,002)
(0,002)
(0,003)
(0,002)
0,183***
0,005***
0,232***
0,023***
(0,002)
(0,001)
(0,003)
(0,002)
0,024***
0,013***
0,075***
0,037***
(0,004)
(0,002)
(0,005)
(0,002)
0,193***
-0,014***
0,127***
-0,008***
(0,004)
(0,002)
(0,004)
(0,002)
0,190***
0,018***
0,234***
0,038***
(0,004)
(0,002)
(0,005)
(0,003)
0,126***
-0,051***
0,137***
-0,055***
(0,004)
(0,002)
(0,004)
(0,003)
0,092***
0,003***
0,137***
0,010***
(0,002)
(0,001)
(0,003)
(0,002)
0,214***
0,197***
0,236***
0,204***
(0,004)
(0,002)
(0,005)
(0,003)
Referenskategorin varmed de andra kategori-
Referenskategorin varmed de andra kategori-
erna jämförs och tolkas
erna jämförs och tolkas
20
Tabell 3 fortsätter
Svårighetsnivå1
Svårighetsnivå2
Svårighetsnivå3
Svårighetsnivå4
Svårighetsnivå5
2
R
Antal observationer
0,787***
0,829***
(0,002)
(0,003)
0,525***
0,557***
(0,001)
(0,002)
0,291***
0,295***
(0,001)
(0,001)
0,102***
0,098***
(0,001)
(0,001)
Referenskategorin varmed de andra kategori-
Referenskategorin varmed de andra kategori-
erna jämförs och tolkas
erna jämförs och tolkas
0,148
0,266
0,741
0,118
0,233
0,664
100 425
100 425
100 425
92 674
92 674
92 674
Anm: Standardfel anges i parentes. *** Signifikant på 1 procentnivån, ** signifikant på 5 procentnivån och * signifikant på
10 procentnivån. Svårighetsnivå1 (inkluderar t. ex. avdelningschefer och kvalificerade experter), Svårighetsnivå2
(inkluderar t. ex. specialister och enhetschefer), Svårighetsnivå3 (inkluderar t.ex. kvalificerade handläggare), Svårighetsnivå4 (inkluderar t.ex. kvalificerade assistenter) samt Svårighetsnivå5 som är referenskategori varmed de andra
variablerna jämförs (inkluderar t. ex. individer med arbetsuppgifter av biträdande art).För gruppen av variabler som beskriver svårighetsnivå är referensen med vilka dessa jämförs de som är Svårighetsnivå5. Motsvarande referens för gruppen av variabler som uttrycker yrkes- och befattningsområde är de individer som är sekreterare eller inom kontorsservice.
21
Tabell 4: Löneekvationer uppdelat på män och kvinnor
Variabler
1995
Konstant
Ålder
Anställningstid i staten
2
Anställningstid i staten /100
Anställningstid på myndighet
2
Anst.tid på myndighet /100
Forskarutbildning
Eftergymnasial
Gymnasial
Samhällsvetenskaplig
Naturvetenskaplig
Humanistisk
Svårighetsnivå1
Svårighetsnivå2
Svårighetsnivå3
Svårighetsnivå4
2002
Män
Kvinnor
Män
Kvinnor
9,203***
9,273***
9,453***
9,494***
(0,005)
(0,003)
(0,007)
(0,005)
0,003***
0,002***
0,003***
0,003***
(0,000)
(0,000)
(0,000)
(0,000)
0,003***
0,003***
0,006***
0,006***
(0,000)
(0,000)
(0,000)
(0,000)
-0,004***
-0,003***
-0,013***
-0,013***
(0,000)
(0,000)
(0,000)
(0,000)
-0,001***
-0,001***
-0,001***
-0,003***
(0,000)
(0,000)
(0,000)
(0,000)
0,002***
0,001***
0,002***
0,006***
(0,000)
(0,000)
(0,000)
(0,000)
0,173***
0,189***
0,181***
0,227***
(0,005)
(0,004)
(0,006)
(0,005)
0,092***
0,109***
0,113***
0,145***
(0,004)
(0,002)
(0,005)
(0,003)
0,028***
0,022***
0,023***
0,031***
(0,003)
(0,002)
(0,004)
(0,003)
0,000
-0,006***
0,004
-0,008***
(0,003)
(0,001)
(0,004)
(0,002)
0,005
-0,017***
0,022***
-0,011***
(0,003)
(0,002)
(0,004)
(0,002)
-0,053***
-0,044***
-0,061***
-0,070***
(0,004)
(0,002)
(0,005)
(0,003)
0,656***
0,646***
0,695***
0,743***
(0,003)
(0,004)
(0,004)
(0,005)
0,428***
0,426***
0,452***
0,470***
(0,002)
(0,002)
(0,003)
(0,003)
0,231***
0,231***
0,230***
0,244***
(0,002)
(0,001)
(0,002)
(0,002)
0,082***
0,076***
0,083***
0,080***
(0,001)
(0,001)
(0,003)
(0,002)
22
Tabell 4 fortsätter
Tillverkning och underhåll
0,078***
0,009*
0,089***
-0,014***
(0,003)
(0,004)
(0,004)
(0,005)
0,092***
0,012***
0,135***
0,054***
(0,003)
(0,002)
(0,004)
(0,003)
0,054***
-0,007***
0,058***
-0,015***
(0,003)
(0,002)
(0,004)
(0,002)
Juridiskt- och utredning
0,076***
-0,019***
0,092***
-0,005**
arbete
(0,004)
(0,001)
(0,005)
(0,002)
Bevakning, räddning, militär
0,059***
0,012***
0,066***
0,058***
(0,004)
(0,003)
(0,005)
(0,004)
0,049***
-0,018***
0,035*
-0,034***
(0,004)
(0,002)
(0,005)
(0,003)
ADB och tekniskt arbete
Forskning och utbildning
Hälsovård och hälsoskydd
Personal och arbetsförmed-
0,058***
0,006**
0,072
0,017***
ling
(0,006)
(0,002)
(0,006)
(0,003)
Kultur och informations
-0,009*
-0,049***
-0,018***
-0,064***
arbete
(0,004)
(0,002)
(0,006)
(0,003)
Ekonomiförvaltn. Och revi-
0,064***
-0,008***
0,068***
-0,011***
sion
(0,003)
(0,002)
(0,004)
(0,002)
Trafik och kommunikation
0,222***
0,246***
0,233***
0,205***
(0,004)
(0,004)
(0,005)
(0,005)
0,061***
0,045***
0,082***
0,077***
(0,001)
(0,001)
(0,002)
(0,001)
Södra Sverige
0,006***
0,003***
0,004*
-0,001
(0,001)
(0,001)
(0,002)
(0,002)
Mellersta Sverige
0,015***
0,009***
0,005*
0,010***
(0,001)
(0,001)
(0,003)
(0,002)
Arbetar heltid
0,025***
0,021***
0,032***
0,026***
(0,002)
(0,001)
(0,003)
(0,001)
53 711
46 714
47 081
45 593
0,757
0,748
0,672
0,698
Stockholms län
Antal observationer
2
R
Anmärknkng: Standardfel anges i parentes. *** Signifikant på 1 procentnivån, ** signifikant på 5 procentnivån och * signifikant på 10 procentnivån.
Tabell 5: Löneskillnad mellan män och kvinnor för statligt anställda
Löneskillnader uppdelat på en statistiskt förklarad och en statistiskt oförklarad del
1995
2002
Observerad lönedifferential
0,177
0,145
Förklarad lönedifferential
0,094
0,099
Totalt oförklarad löneskillnad
0,082
0,046
Anmärkning: Löneskillnaderna är skattade på basis av ekvationer där ålder, anställningstid i staten, anställningstid i staten
i kvadrat, anställningstid på nuvarande myndighet, utbildningsnivå, svårighetsnivå, arbetsområdets inriktning, region och
heltidsindikator. Ett så kallat joint significance test för modellens totala statistiska signifikans godkänns på 1 procent nivån.
23
Bilaga 2: Variabelbeskrivning
Beroende variabel:
Log lön: Logaritmerad månadslön i heltidsekvivalenter. Månadslönen är fast månadslön
plus fasta tillägg. Lönen är uppräknad till heltidslön och logaritmerad. Uppgifterna är
hämtade från Arbetsgivarverkets partsgemensamma lönestatistik (det gäller alla variabler
i nedanstående beskrivning om inte annat anges).
Kön och demografiska variabler:
Kvinna: Könsdummy som är kodad 1 för kvinna och 0 för man. Ålder: antal år.
Arbetslivserfarenhet:
Anställningstid i staten: Antal år i statlig tjänst. Kontinuerlig variabel.
Anställningstid på myndighet: Antal år på nuvarande myndighet.
Arbetstidsomfattning:
Arbetar heltid: Dummy för hel- eller deltid. Kodad 1 om heltid och 0 om deltid.
Utbildningsnivå:
Består av 4 dummy variabler för respektive nivå. Forskarutbildning, Eftergymnasial,
Gymnasial och Förgymnasial (referenskategori). Uppgifterna kommer från Utbildningsregistret. Variablerna baseras på koden för Svensk utbildningsnomenklatur (SUN).
Koden är uppbyggd av en nivåmodul och en inriktningsmodul (se SCB, 1996 och 2000).
Utbildningsinriktning:
Består av 4 dummyvariabler för respektive utbildningsinriktning. Humanistisk, Samhällsvetenskaplig , Naturvetenskaplig och Generell inriktning (referenskategori).
Svårighetsnivå:
Svårighetsnivå1 (inkluderar t. ex. avdelningschefer och kvalificerade experter),Svårighetsnivå2 (inkluderar t. ex. specialister och enhetschefer), Svårighetsnivå3
(inkluderar t.ex. kvalificerade handläggare), Svårighetsnivå4 (inkluderar t.ex. kvalificerade assistenter) samt Svårighetsnivå5 som är referenskategori varmed de andra variablerna jämförs (inkluderar t. ex. individer med arbetsuppgifter av biträdande art). Variablerna baseras på TNS-systemets svårighetsgrader (myndighetschefer exkluderade).
Arbetsområdes inriktning:
Består av 11 dummyvariabler. En för respektive arbetsområde. Tillverkning och underhåll, ADB och teknik, Forskning och utbildning, Juridik- och utredning, Bevakning, räddning, militär, Hälsovård och skydd, Personal och arbetsförmedling, Kultur och information, Ekonomiförvaltning och revision, Trafik och kommunikation samt kontorsservice (referenskategori). Bygger på TNS-systemet. Likartad
inriktning grupperas enligt TNS-familj. Dessa baseras på denna indelning.
Region: 4 dummyvariabler. Stockholms län, Södra Sverige, Mellersta Sverige och
Norra Sverige (referenskategori).
24
Bilaga 3: Metod och upplägg
I denna studie används regressionsanalys för att undersöka sambandet mellan lönen W
och de faktorerna X och Z som finns tillgängliga i den partsgemensamma statistiken.
ln Wit = β 0 + Xit β 1 + Zit β 2 + ε it
(1)
där är en slumpterm och uttrycker den variation i lönen som modellen inte kan förklara
(dvs information vi inte har tillgänglig). Denna studie estimerar två olika ansatser. I den
första modellen skattas humankapitalfaktorer. I den andra modellen skattas variabler som
utifrån teori skulle kunna beskrivas som kompensation för de attribut ett jobb har. Slutligen skattas en övergripande modell som innehåller bägge faktorer. De första två modellerna estimeras för både män och kvinnor, där endast en dummyvariabel för kön inkluderas. Det finns dock vissa olikheter mellan män och kvinnor som motiverar att dessa
skattas separat i vår övergripande modell. Slutligen undersöker jag om löneskillnaderna
genom att dela upp skillnaden på en komponent som vi kan förklara och en som inte
kan förklaras. Metoden för denna dekomponering finns ingående beskrivet nedan.
Dekomponerings metoder
Det finns fler sätt att dela upp den observerbara löneskillnaden. Några av dessa dekomponeringsmetoder presenteras nedan. I samtliga av dessa metoder erhålls två komponenter. Den ena komponenten uttrycker den andelen av den faktiska löneskillnaden som
kan förklaras med hjälp av observerbar statistik. Den andra komponenten uttrycker den
del som inte låter sig förklaras av tillgänglig statistik. Denna del av lönen förklaras av
sådant vi inte har information om, men som påverkar lönen. Antag att logaritmen av
månadslönen före skatt uttryckt i heltidsekvivalenter för en man i år t kan beskrivas som:
ln Wit =Xitβt+σtθit där θit ~ (0,1)
(2)
där Xit är en vektor av observerbara egenskaper och βt är en okänd parameter som kan
tolkas som avkastningen på de observerbara egenskaperna. Låt θit vara den standardiserade residualen som har konstant varians och medelvärde noll. Vidare är σt residualens
standard avvikelse, dvs. nivån på männens residuallönespridning. Skillnaden mellan den
genomsnittliga logaritmerade lönen för män och kvinnor kan då skrivas som en OaxacaBlinder dekomponering16:
ln W m, t − ln W f , t = ( Xm , t − Xf , t ) β t + σ t (θ m , t − θ f , t ) = ∆Xt β t + σ t ∆θ t
(3)
där m, f och betecknar man, kvinna och skillnad mellan man och kvinna respektive.
Vänster ledets term visar det observerbara genomsnittliga könslönegapet. Detta gap kan
delas upp i en del som förklaras av de observerbara egenskaperna och en del som inte
går att förklara med observerbara egenskaper. Den senare kallas ibland lite slarvigt för
diskrimineringsdel, men kan lika gärna förklaras av information som inte är tillgänglig för
statistikern. Ett annat sätt är den så kallade Oaxaca-Ransom dekomponeringen:
25
ln W m, t − ln W f , t = Xm( βˆ m − β *) + Xf ( β * − βˆ f ) + ( Xm − Xf ) β *
(4)
Nu delas istället det genomsnittliga observerbara könslönegapet upp i tre delar. De två
första termerna är så kallade oförklarade termer dvs. termer som kan hänföras till diskriminering eller sakliga icke-observerbara skillnader. Den första termen brukar tolkas som
en skillnad som beror på att män överbetalas och den andra delen beror på att kvinnor
underbetalas. Den tredje termen är den del som kan förklaras av skillnader i egenskaper
eller annan observerbar information.
Ett annat populärt sätt att dela upp lönegapet är med den så kallade Brown-Moon-Zoloth
dekomponeringen17:
ln W m, t − ln W f , t =
J
J
j =1
j =1
∑ Pf , j X f , j ( βˆ m, j − βˆ f , j ) + ∑ Pf , j ( X m, j − Xf , j ) βˆ m
J
J
j =1
j =1
(5)
+ ∑ ln W m, j ( Pˆ f , j − Pf , j ) + ∑ ln Wm, j ( Pm , j − Pˆ f , j )
där Pj,f betecknar den faktiska frekvensen av en viss position j (yrke eller befattning) för
en kvinna f. Den första termen tolkas som den oförklarade löneskillnaden inom en viss
position j (dvs. estimerade skillnader i koefficienten inom viss position). Den andra termen är en förklarad del som beror på skillnader i observerbara egenskaper i en viss
position j. Den tredje termen är en oförklarad term som reflekterar skillnader i hur man
har skaffat sig eller hamnat i en viss position j (dvs. val av position som skiljer sig p.g.a.
icke-observerbara egenskaper eller segregering). Den sista termen är den del som förklaras av att man väljer olika position, som kan förklaras av observerade egenskaper.
Vill man däremot dekomponera förändringen i den genomsnittliga löneskillnaden mellan
två grupper och två tidpunkter skall man använda en så kallad Juhn-Murphy-Pierce dekomponering18:
Gs − Gt = (∆Xs − ∆Xt ) β t + ∆Xs ( β s − β t ) + σ t (∆θ s − ∆θ t ) = ∆θ s (σ s − σ t )
(6)
Här är det istället förändringen över tid i det genomsnittliga könslönegapet som delas
upp i fyra olika termer. Den första termen brukar kallas för observerbar egenskapseffekt
där förändringen hänförs till förändringar i observerbara kvalifikationer och egenskaper
mellan män och kvinnor. Den andra brukar kallas för observerbar priseffekt där man hänför en del av gapet till förändringar i priser på observerbara egenskaper. Den tredje termen kallas ofta för icke-observerbara egenskapseffekten. Detta är skillnaden i lön som
beror på att kvinnor rör sig upp eller ner i residuallönefördelningen för män (dvs. om
kvinnor rankas högre eller lägre i den manliga residualfördelningen). Kvinnor kan röra
sig upp i den manliga fördelningen om de förbättrar sin nivå av icke-observerbara kvalifikationer relativt män eller om diskriminering minskar med tiden. Det är förändringar i
icke-observerbara genomsnittliga egenskaper vid konstant varians). Den sista och fjärde
termen kallas ofta för den icke- observerbara priseffekten. Förändringar i den manliga
residualfördelningen t kommer att påverka det oförklarliga lönegapet även om kvinnor
behåller sin relativa position i den manliga residualfördelningen. Om vi tolkar en förändring i residualspridningen hos män som en ökning i marknadspremien för kvalifikationer
så representerar denna en allmän relativ priseffekt.
26
Bilaga 4: Jämförelser mellan population och urval
Tabell 6: Jämförelse mellan population och urval. Löneekvationer 1995 och 2002.
1995
2002
Population
Urval
Population
Urval
Konstant
Ålder
Kvinna
Heltid
Forskarutbildning
Eftergymnasial
Gymnasial
Ej klassificerad
utbildningsnivå
Antal observationer
R2
9.121***
(0.002)
0.008***
(0.000)
-0.085***
(0.000)
0.061***
(0.001)
0.530***
(0.001)
0.287***
(0.001)
0.079***
(0.001)
0.265***
(0.005)
227 597
9.173***
(0.003)
0.007***
(0.001)
-0.099***
(0.001)
0.062***
(0.001)
0.532***
(0.002)
0.298***
(0.001)
0.078***
(0.001)
9.495***
(0.004)
0.006***
(0.000)
-0.093***
(0.001)
0.069***
(0.001)
0.543***
(0.003)
0.331***
(0.002)
0.090***
(0.002)
100 425
9.372***
(0.003)
0.008***
(0.000)
-0.082***
(0.000)
0.064***
(0.001)
0.544***
(0.002)
0.325***
(0.001)
0.094***
(0.002)
0.292***
(0.008)
203 436
0.49
0.51
0.41
0.41
92 674
Anmärkning: I både population och urval finns endast personer som arbetar mindre än 40 procent av heltid. Vidare är
endast de frivilliga och obligatoriska medlemmarna som studeras (dvs. försäkringskassor är exkluderade medan affärsverken finns med). Urval refererar till det urval som används i skattningarna. I estimeringarna i tabellen inkluderas endast
variabler som vi har information om för samtliga personer. Svårighetsnivå finns därmed inte med eftersom alla individer ej
har klassificerats. Observera att en variabel för de som inte har något utbildning klassificerad finns med i populationen.
Denna variabel finns inte med i urvalet. Det bör dock påpekas att referenskategorin fortfarande är de som endast har
förgymnasialutbildning. Modellerna som helhet och samtliga variabler är enskilt signifikanta. Den enda signifikanta skillnaden mellan population och urval är att könslöneskillnaderna är något överskattade i urvalet.
27
Slutnoter
1
Det finns en rad teoretiska modeller som inte presenteras här och som inte används i lika stor utsträckning.
Se bl.a. Effektivitetslönemodellen där höga löner sätts för att locka produktiva medarbetare (Akerlof & Yellen,
1986). Andra exempel på teoretiska modeller är förhandlings-, fackförenings- och turnieringsteori.
2
Teorin har sitt ursprung i Adam Smits klassiska bok An Inquiry into the Wealth of Nations som kom ut
redan 1776. Ett exempel på detta är det så kallade kallortstillägget som fanns i staten under en begränsad tid.
3
Se t.ex. Becker (1962).
4
Se t.ex. Spence (1973).
5
Se Becker (1957).
6
Se t.ex. Aigner & Cain (1977), Arrow (1972) eller Phelps (1972).
7
Regressionsanalys är en metod som innebär att man anpassar ett matematiskt förhållande till data med syfte
att erhålla ett kvantitativt förhållande mellan en beroende variabel (här lön) och flertalet andra förklarande
variabler (här t.ex. utbildningsnivå, svårighetsnivå, ålder och kön) som man tror samvarierar med den beroende variabeln.
8
Se t. ex. Björklund (1986) rapporterar resultat från sådana Mincerekvationer där kön, antal skolår, arbetslivserfarenhet och ålder ingår. Resultaten visar att lönepremien minskar från 8 procent 1968 till 4 procent
1974. Asplund m.fl. (1996) rapporterar en avkastning på 4-5 procent år 1991. Enligt Palme & Wright (1998)
minskade avkastningen mellan 1968 och 1981 vilket i huvudsak beror på ett fall i lönepremien för kort högskolenivå. En annan hypotes är att den minskade avkastningen på högre utbildning kan förklaras av ett ökat
utbud av individer med högre utbildning (Edin & Holmlund, 1995). Edin & Holmlund (1995) använder sig av
en dummy för varje år av utbildning för att analysera om effekten av skolår är linjär. Resultaten för 1968
visar att dummyn för 15 år är 67 procent högre än för dummyn för 9 år. Motsvarande för 1981 och 1991 är
betydligt lägre (27 % respektive 35 % ).
9
Kazamaki-Ottersten m.fl. (1996) visar att den senare är större än den första. Isacsson (1999) använder den
så kallade tvillingmetoden för att lösa problemet. Resultaten redovisar lönepremien justerat för mätfel vid ett
urval av enäggstvillingar med samma förmåga. I skattningarna är förmåga utlämnad och därför är avkastningen snedvriden uppåt dvs. övervärderad. Problemet med den så kallade tvillingmetoden är att man vanligtvis inte kan generalisera resultaten. Ett annat dilemma är att det är konstigt att två exakt lika individer
väljer olika utbildning. Ett annat angreppssätt är att använda direkta mått på förmåga (se t.ex. Kjellström,
1999a). Denna uppsats rapporterar att lönepremien faller när man kontrollerar för förmåga genom att använda IQ-test. Få av dessa studier får anses ha löst problemet utan att andra uppstår.
10
Ett annat känt resultat är att avkastningen på den generella arbetslivserfarenheten (erfarenhet som kan
utnyttjas av alla företag) i den privata sektorn är högre än den i den offentliga sektorn. Löneprofilen är flackare i den offentliga sektorn än i den privata sektorn. Ett annat intressant resultat är att företagsspecifik arbetslivserfarenhet inte påverkar lönen i så stor utsträckning. Den är dock viktigare i den offentliga sektorn än i
den privata sektorn. Se t. ex. Le Grand (1994 och Asplund m.fl. (1996). Vidare visar Asplund m.fl. (1996) att
män har något högre avkastning på generell erfarenhet än kvinnor under 1991. Den är också starkast i Norden under tidpunkten. Asplund m.fl. (1996) visar också att företagsspecifik arbetslivserfarenhet verkar viktigare för kvinnor än för män.
11
Det finns en uppsjö av studier kring könslöneskillnader. Här är ett axblock av dem. Löfström (1989) presenterar resultat som visar att avkastningen på utbildning och erfarenhet är lägre för kvinnor än för män i
separata skattningar. Även Le Grand (1994) rapporterar separata skattningar för män och kvinnor där avkastning per skolår minskar från 8,9 procent (8,7) för män (kvinnor) 1968 till 5,0 procent (4,0) 1991. Fallet i
avkastning på utbildning är större för kvinnor än för män. Le Grand m.fl. (2001) har för välfärdskommittén
studerat den svenska lönestrukturens förändring under 1968, 1974, 1981, 1991 och 2000. Man finner en ökning i gapet mellan 1991 och 2000. Se även Blau & Kahn (1992, 1996). Wadensjö (1997) har studerat årsar-
28
betsinkomster för högutbildade kvinnor och män. Han finner bevis för att kvinnor har lägre inkomst än män
i varje examensnivå. Blau & Kahn (1995) finner att lönepremien är 4,3 procent för både män och kvinnor.
Yrke har stor betydelse för könslönegapet. Löfström (1993) testar den så kallade crowdinghypotesen (anhopningshypotesen dvs. att en hög andel kvinnor inom ett yrke pressar ner lönen). Hon finner ett negativt samband mellan andelen kvinnor i ett yrke och lönen. Arai och Thoursie (1997) presenterar bevis för att kvinnor
tjänar mindre än män både mellan och inom yrkesgrupper. Vidare presenterar Le Grand (1997) siffror som
visar att en förklaring till gapet kan vara att man får mer utbildning på jobbet i traditionellt manligt dominerade yrken. I motsats till andra studier visar Meyersson-Milgrom m.fl. (2001) att skillnaderna är ganska små
vid samma befattning, yrkesval och arbetsuppgift. Meyersson & Petersen (1997) studerade gapet för män och
kvinnor som arbetade vid samma arbetsställe. Dessa hade också samma arbetsuppgifter och befattningsposition. Man finner att män jobbar oftare i högre befattningar och på arbetsplatser med hög lön än kvinnor. De
använder lönestatistik från SAF/LO/PTK området för perioden 1970-1990 (se även Jonung, 1993, 1996 och
1997). Lönestrukturen har haft ett stort inflytande på utvecklingen av könslönegapet i Sverige. Ju större
lönespridning desto större är könslönegapet. Edin & Richardson (1999) undersöker vilken roll lönestrukturen
spelat för könslönegapet genom att använda Levnadsnivåundersökningens (LNU) fyra tvärsnitt (1968, 1974,
1981 och 1991). Man visar att strukturen var viktig fram tills mitten av 1970-talet och att 1981 bidrog endast
en sammanpressad lönefördelning till en liten del av kvinnornas relativa framgångar. Vidare menar man att
en liten ökning i gapet under åren 1981 och 1991 beror på förändrade branschlöneskillnader. Det finns även
mindre traditionella försök att förklara löneskillnaderna. Säve-Söderbergh (2002) analyserar skillnader i förhandlingsbeteende och finner att kvinnor i genomsnitt begär 3 procent lägre lön än männen och att även
arbetsgivarens bud är 3 procent lägre för kvinnor än för män (se även Hultin & Szulkin, 1997). Granqvist
(1997) har studerat skillnader i förekomsten av löneförmåner i början av 1990-talet. Av studien framgår att
kvinnor får mindre förmåner än män allt annat lika Albrecht m.fl. (1997) har använt de så kallade Familjeundersökningarna för att analysera sambandet mellan föräldraledighet och lön. Man finner ett negativt statistiskt
säkerställt samband för både män och kvinnor i den offentliga sektorn men inget samband i den privata
sektorn. Palme & Wright (1992) testar den klassiska hypotesen om kompenserande löneskillnader. De använder Levnadsnivåundersökningen (LNU) 1981 men finner inga bevis för att hypotesen kan förklara könslöneskillnader. I ett internationellt perspektiv är den svenska avkastningen på humankapital relativt låg.
Asplund m.fl. (1996) är en studie som jämför könslönegapet i Danmark, Finland, Norge och Sverige. Författarna visar bl. a. att olikheter i avkastningen på utbildning och arbetslivserfarenhet är minst i Sverige. Detta
menar man beror på olika institutioner i olika länder. Sverige hade under perioden en större grad av centraliserade löneförhandlingar och en mer sammanpressad lönefördelning.
12
Se även Zetterberg (1994a) som studerar lönestrukturen i privat och offentlig sektor. Skillnader i avkastning mellan sektorer kan bero på skillnaden i andel kvinnor i respektive sektor. Vidare har Zetterberg i sin
avhandling (se Zetterberg, 1990) studerat löneskillnad mellan privat och offentlig sektor 1974-1981. Han
rapporterar högre lön i privat sektor, men löner i de lägre positionerna är högre i den offentliga sektorn. Le
Grand (1994) finner att avkastningen är signifikant högre i den privata sektorn (5,1) än i den offentliga sektorn (4,3) 1981 (gäller även 1991 med 5,5 mot 4,2). Under 1968 och 1974 är avkastningen högre i den offentliga sektorn än den privata sektorn. Asplund m.fl. (1996) visar att könsgapet i avkastning på utbildning 1991
är större i offentlig sektor än privat sektor. Avkastningen i offentlig (privat) sektor är 3,9 procent (5,4) för
kvinnor och 4,9 procent (6,0) för män. Vi kan också se att humankapitalvariabler förklarar större andel av
variationen i lön 1968 än senare år. Vi kan även förklara en större andel variation av lönen i den offentliga
sektorn än i den privata sektorn under 1968 (den justerade förklaringsgraden är 0,51 och 0,39 för den offentliga respektive privata sektorn). Det gäller även under senare år, men skillnaden är mycket mindre än för
1968.
13
TNS-systemet är ett system för klassificering av de statliga arbetena och deras inriktning och svårighetsgrad. Systemet som gemensamt utvecklats av Arbetsgivarverket, OFR, SACO-S och SEKO och har sedan 1992
använts som indelningsgrund i den partsgemensamma lönestatistiken. Arbeten med relativt likartade inriktningar grupperas enligt familjer. TNS består av 81 familjer. Som mest kan en familj bestå av fem svårighetsgrader. Med svårighetsgrad menas de sammanlagda krav som arbetsuppgifterna ställer på den som utför
29
arbetet. I princip år svårighetsgraden neutral mot utbildning, myndighetstillhörighet, tjänstebenämning etc.
Sådana uppgifter samlas i form av andra variabler.
14
Statens Järnvägar (SJ) finns inte med i 2002 års tvärsnitt, men i 1995 års tvärsnitt, eftersom det bolagiserades 2001. Ett annat exempel är Kriminalvårdsverket, Rikspolisstyrelsen, de lokala polismyndigheterna och
Statens kriminaltekniska laboratorium (SKL) som inte klassades 1995 men väl 2002. Anställda inom verksamheter med anknytning till statlig sektor men som inte är statliga myndigheter har också exkluderats. Detta
innebär att t.ex. anställda vid försäkringskassorna och vid statliga stiftelser inte finns med i analysen (affärsverken inkluderas).
15
Arbetsgivarverket har genom en metod där man jämför löner för män och kvinnor med samma befattning
och som arbetar inom samma myndighet kommit fram till att betydelsen av myndighet förklarar ytterligare
2,5 procent av den faktiska löneskillnaden. Studien indikerar att den oförklarade löneskillnaden ligger på en
något lägre nivå (ca 2 procent). Se Arbetsgivarverket informerar Löneskillnader mellan kvinnor och män i
staten år 2000 – 2002. Naturligtvis finns även andra faktorer, som inte representeras i denna studie som
förklarar skillnader i lön mellan män och kvinnor.
16
Se Oaxaca (1973).
17
Denna dekomponering bygger på en vidareutveckling av Oaxaca-Blinder dekomponeringen och står att
finna i Brown m.fl. (1980). För en tillämpning på svensk data se t.ex. Arai & Thoursie (1997).
18
Se bl. a. Juhn m.fl. (1991, 1993) eller, Blau & Kahn (1997). För en tillämpning på svenska data se t.ex.
Edin & Richardson (1992, 1999).
30