sou · GLB3136d1 · 1998-01-01 00:00:00 — (1990) har ett mer långsiktigt perspektiv och finner att bransch-specifika minskade lönegap mellan könen i tillverkningsin- dustrin –1990 till stor del kan förklaras av rena utbuds- och efterfrågefaktorer, och att inflytandet från fackförening- arnas lönepolitiska strävanden kan ha haft mindre betydelse. 10 (1994) finner att de könsmässiga löneskillnaderna var mindre inom den offentliga sektorn än inom den privata. andra hälft, då de institutionella villkoren för lönesättning inom den offentliga sektorn blev mer lika de i den privata sektorn, utvecklades dock de könsmässiga löneskill- naderna på liknande sätt i de båda sektorerna. (1989) använder ett urval från Hushållens ekonomiska levnadsförhållanden 11 för att studera löneskillnader mellan kvinnor och män. Separata löneskattningar för kvinnor och män indikerar att kvinnor erhåller lägre avkastning på utbildning och arbetslivserfarenhet samt att förekomst av barn har en större negativ effekt på kvinnors löner än på mäns. (1993) testar anhop- ningshypotesen, att en hög andel kvinnor i ett yrke verkar nedpres- sande på lönen, genom att använda en datamängd från en mindre kommun i . Resultaten indikerar att det föreligger ett negativt samband mellan andelen kvinnor i yrket och lönenivån. Denna löneeffekt är signifikant negativ för både män och kvinnor – men den negativa effekten är större för män. (1997) använder lönestatistik från /LO/ PTK-områdena (vilka omfattar av alla privatanställ- da i ) –1990 för att undersöka löneskill- nader mellan kvinnor och män. 12 De gör inga skattningar utan jämför kvinnors och mäns gruppvisa medellöner. De finner att den viktigaste förklaringen till löneskillnader mellan könen är att män arbetar på höglönebefattningar och på höglönearbetsplatser och kvinnor på låglönebefattningar och på låglönearbetsplatser. 10 Se också kapitel i denna volym. 11Hushållens ekonomiska levnadsförhållanden (HUS) är också en svensk paneldata- bas i vilken det finns uppgifter om individers levnadsförhållanden , se t.ex. Klevmarken & (1993). 12 En utförligare version återfinns i m.fl. (1996). Se även kapitel i denna volym. deras studie – att undersöka vilken typ av mekanismer som ansvarar för det totala lönegapet mellan svenska kvinnor och män 13 – ligger nära vår problemformulering, finns det anledning att kommentera studien närmare. En viss kritik kan riktas mot valet av statistikkälla. SAF/LO/ PTK-statistiken är fördelad på ett synnerligen stort antal lönekategorier, särskilt på arbetarsidan. använder denna fördelning som en befattningsindelning. Antalet lönekategorier var 1 849 och 280 på arbetar- respektive tjänstemanna- sidan 1990. Statistiken omfattade 643 349 arbetare och 391 997 tjänstemän 1990. Detta ger i genomsnitt 348 arbetare och 1 400 tjänstemän per lönekategori 1990. Särskilt på arbetarsidan kan dessa lönekategorier ha beteckningar som inte är befattningsanknutna, t.ex. grupp 1, grupp 2, osv. –1990, utgjorde dessa uppgifter underlag för de centrala löneförhandlingarna. I de påföljan- de lokala förhandlingarna var det, i synnerhet på arbetarsidan, vanligt att lönehöjningar bestämdes kategorivis, t.ex. grupp 1 skall ha x procent och grupp 2 skall ha y procent i lönepåslag. Det finns således anledning att tro att dessa lönekategorier, särskilt på arbetarsidan, inte reflekterade befattningstillhörighet utan var en ren löneadministrativ indelning. Vidare är det problematiskt att tolka genomsnittliga löneskillnader mellan två grupper om fördelningen är extremt skev (t.ex. två kvinnor och hundratals män) vilket troligen är fallet i ett antal kategorier i studie. Internationella jämförelser ger vid handen att skillnaden mellan kvinnors och mäns löner är mindre i än i många andra länder. m.fl. (1996) jämför löneskillnaderna mellan kvinnor och män i , , och . I alla fyra länder är de totala, könsspecifika löneskillnaderna relativt låga men the level of discrimination – tolkad som olikheter i avkastning på t.ex. utbildning och arbetslivserfarenhet – är lägst i . m.fl. framhåller den högre graden av centralisering i löneförhandlingarna i (jämfört med de övriga nordiska länderna vilka i och för sig också har en centraliserad struktur) som en möjlig orsak till detta, genom att denna skapar en mer sammanpressad lönestruktur. Blau & (1992; 1996) undersöker löneskillnader mellan kvinnor och män i ett antal länder, bl.a. i . De finner att den totala lönestrukturen är av stor betydelse för de könsspecifika löneskillnaderna. I har den högre lönespridningen en mycket stor betydelse för löneskillna- derna mellan könen. Om hade en lika sammanpressad lö- nestruktur som den i eller – de länder som har de minsta könsspecifika löneskillnaderna enligt studierna – så skulle 13 (1997), s. 17–18. löneskillnaderna mellan amerikanska kvinnor och män vara ungefär desamma som de mellan kvinnor och män i dessa båda länder. Analysen i vår studie sker i följande steg: I steg ett skattas en ekvation på ett urval av män för att bestämma individuella sannolik- heter för dem att hamna i olika yrkesgrupper. Sedan används kvinnornas data, tillsammans med de koefficienter som skattats för männen, för att prediktera individuella sannolikheter för kvinnorna att hamna i olika yrkesgrupper. Slutligen summeras dessa sannolikheter för att beräkna en simulerad fördelning av yrkesgrupper för kvinnor. Denna fördelning beskriver andelar kvinnor i olika yrkesgrupper om kvinnor valde eller hade tillgång till olika yrkesgrupper på samma sätt som män . I steg två skattas yrkesgruppsspecifika löneekvationer för män, där olika typer av produktivitetsrelaterade individegenskaper och jobbegenskaper ingår som förklarande variabler. Sedan används kvinnornas data, tillsammans med de koefficienter som skattats för männen, för att prediktera kvinnornas lön i respektive yrkesgrupp. Dessa simulerade löner beskriver de löner kvinnor skulle ha om de erhöll samma kompensation för produktivitetsrelaterade individegen- skaper och för jobbrelaterade egenskaper som män. De simulerade kvinnolönerna vägs sedan ihop – med yrkesgruppsandelarna i den simulerade yrkesfördelningen som vikter – för att erhålla den sammanlagda löneskillnad mellan könen som skulle kvarstå, om kvinnor valde eller fick tillträde till olika yrkesgrupper på samma sätt som män, och om kvinnor kompenserades på samma vis som män för sina produktivitetsrelaterade individegenskaper och jobbrelaterade egenskaper. Med denna uppdelning som grund kan vi dekomponera löneskill- naden mellan kvinnor och män i fyra delar. 14 I de båda första komponenterna konstanthåller vi för könsmässiga skillnader i yrkesfördelning. I de båda sista komponenterna inkluderar vi löne- effekter av att kvinnor och män är fördelade på olika yrken. Kompo- nenterna är följande: 1) den del av löneskillnaden som kan hänföras till observerade olikheter i kvinnors och mäns individ- och jobbrelaterade egenskaper, d.v.s. den förklarade löneskillnaden givet att vi konstanthåller för könsmässiga skillnader i yrkesfördelningen; 14 Denna dekomponeringsteknik föreslås av m.fl. (1980) och är en vidareutveckling av en konventionell lönedekomponeringsmetod, se (1973). 2)den del av löneskillnaden som kan hänföras till att kvinnor och män erhåller olika kompensation för (identiska) individ- och jobbrelaterade egenskaper, d.v.s. den oförklarade löneskillnaden, givet att vi konstanthåller för könsmässiga skillnader i yrkesfördel- ningen; 3)den del av löneskillnaden som kan hänföras till den förklarade yrkessegregeringen, d.v.s. till den yrkessegregering som kan förklaras av observerade olikheter mellan kvinnor och män vad avser individegenskaper och vissa bakgrundsfaktorer; 4)den del av löneskillnaden som kan hänföras till den oförklarade yrkessegregeringen, d.v.s. till den yrkessegregering som inte kan förklaras av observerade olikheter mellan kvinnor och män vad avser individegenskaper och vissa bakgrundsfaktorer. I analysens första steg, när vi undersöker hur yrkesgruppsfördel- ningen mellan könen sett ut om kvinnor valde eller fick tillträde till olika yrkesgrupper på samma sätt som män, använder vi två typer av klassificeringar, dels Nordisk yrkesklassificering (fortsättningsvis förkortad NYK), dels Socio-ekonomisk indelning (fortsättningsvis förkortad SEI). En grundläggande skillnad mellan dessa båda klassificeringar är att de yrkesgrupper som klassificerats enligt SEI-koderna går att rangordna inbördes, från lägre till högre. Någon sådan rangordning är inte möjlig vad gäller yrkesgrupperna som klassificerats enligt NYK- koderna. Rangordning enligt SEI-koderna avser att spegla samhällets skiktning, inte bara med utgångspunkt från centrala levnadsnivåvari- abler som lön, utbildning, etc. utan även andra variabler används för att beskriva hur resurser, livsvillkor och livschanser är förbundna med individernas ställning i produktionsprocessen och arbetslivet samt eventuella förändringar över tiden i dessa avseenden. Vi använder yrkesgrupperingen enligt NYK för att studera före- komsten av horisontell yrkessegregering. Yrkesgrupperingen enligt SEI använder vi för att studera förekomsten av vertikal yrkessegrege- ring. I appendix A.1 samt A.2 återfinns en beskrivning över vilka NYK- respektive SEI-koder som ingår i de nio respektive sex olika yrkesgrupperna i denna studie. I analysens första steg använder vi en multinomial logit modell för att skatta sannolikheten för män att hamna i de olika yrkesgrupper 15Se SCB (1989) för en detaljerad förteckning av hur dessa klassificeringssystem är uppbyggda. 16Andersson m.fl. (1981), s. 122. 17Denna metod finns närmare beskriven i t.ex. (1997). Det bör nämnas att denna metod förutsätter att observationerna är oberoende inom och mellan cellerna (independence of irrelevant alternatives). som klassificerats med hjälp av NYK. Vi gör motsvarande analys för de yrkesgrupper som klassificerats med hjälp av SEI – vilka alltså kan rangordnas inbördes – med hjälp av en s.k. ordered probit modell. 18 Den senare typen av modell använder även den information som ges av att de olika yrkesgrupperna kan rangordnas inbördes. Vi adderar stegvis olika förklarande variabler i dessa modeller. Variabler som faderns och moderns utbildningsnivå samt deras medborgarskap och om individen växt upp i en storstadsmiljö antas spegla faktorer som (redan i tidig ålder) har en påverkan på indivi- dens (framtida) val av yrke. Vad som är orsak respektive verkan i samspelet mellan individens antal år i utbildning och dennes yrkesval är svårare att reda ut. Samma frågeställning rör förhållandet mellan antal småbarn i hushållet och individens yrkesval. Vi har dock valt att använda dessa båda variabler som förklarande variabler i modellen. Vidare har vi använt oss av två förklarande variabler vilka anger i vilken grad individen uppger att hon eller han har mentala eller fysiska besvär. Eftersom kausaliteten mellan yrkesval och grad av mentala eller fysiska besvär också är svårutredd kan samma invänd- ning riktas mot inkluderandet av dessa båda variabler. Vårt syfte är dock inte att undersöka kausaliteten mellan yrkesval och ovanstående variabler utan vi vill simulera hur yrkesfördelningen sett ut om kvinnor – givet sina observerade värden på ovanstående variabler – valde eller fick tillträde till vissa yrken på samma sätt som män. Därför anser vi att (det stegvisa) inkluderandet av ovanstående variabler är befogat. Vi beräknar vidare två segregeringsindex. En segregeringsindex är beräknat på den faktiska yrkesfördelningen för kvinnor (både den NYK- respektive den SEI-kodade), och anger hur stor andel av kvinnorna som skulle behöva byta yrke för att kvinnorna skulle få samma yrkesfördelning som männen. En annan segregeringsindex är beräknat på den simulerade yrkesfördelningen för kvinnor (både den NYK- respektive den SEI-kodade), och anger hur stor andel av kvinnorna som skulle behöva byta yrke givet att kvinnorna valde eller fick tillträde till olika yrkesgrupper på samma sätt som män för att kvinnorna skulle få samma yrkesfördelning som männen. Den senare segregeringsindexen fångar således enbart de effekter som kommer sig av att kvinnor och män har olika värden på de förklarande variablerna. Båda index antar värdet 0 vid identiska yrkesfördelningar mellan könen och 1 vid fullständig yrkessegregering mellan könen. I analysens andra steg, när vi skattar yrkes- och könsspecifika löneekvationer, använder vi oss av följande variabler för att fånga 18 Även denna metod finns närmare beskriven i t.ex. (1997). produktivitetsrelaterade individegenskaper:19 antal år i utbildning, antal år med arbetslivserfarenhet (här inkluderar vi även en kvadratisk term för att fånga effekterna av att en individ kan få avkastning för varje ytterligare år med arbetslivserfarenhet men att storleken på denna avkastning kan bli mindre med tiden) samt antal anställningsår hos nuvarande arbetsgivare. Den sista termen avser att fånga löneeffekter av s.k. senioritet, att ju längre man arbetat på en arbetsplats, desto mer s.k. företagsspecifikt humankapital har man ackumulerat. Till dessa produktivitetsrelaterade individvariabler lägger vi jobbrelaterade variabler som indikerar om individen arbetar obekväma arbetstider eller deltid, 20 om hon eller han har möjlighet att arbeta flextid, om övertidsersättning eller olika former av ackord förekommer, om arbetet är jäktigt, smutsigt, fysiskt eller psykiskt ansträngande eller innebär kontakt med giftiga ämnen. 5.6Datakälla och beskrivande statistik Vi använder ett urval från Levnadsnivåundersökningen respektive 1991. Urvalet inkluderar förvärvsarbetande 21 individer i åldrarna 17–. Antalet individer i urvalet uppgår till 3 118 (varav 1 522 kvinnor och 1 596 män) respektive 2 988 (varav 1 545 kvinnor och 1 443 män). I tabellerna 5.1 t.o.m. 5.4 återges de olika yrkesgrupperna, enligt NYK- och SEI-klassificeringarna, för åren 1981 respektive 1991, tillsammans med uppgifter om antal observationer, andel kvinnor i respektive grupp samt gruppvisa urvalsmedelvärden på vissa centrala variabler: timlön, antal utbildningsår och år med arbetslivserfarenhet samt antal år hos nuvarande arbetsgivare (senioritet). I Appendix A.1 och A.2 återfinns mer detaljerad information om vilka NYK- respektive SEI-koder som ingår i de olika yrkesgrupperna. Såsom synes i tabellerna 5.1 och 5.3 är könsfördelningen som mest skev i de NYK-kodade yrkesgrupperna Tekniskt, medicinskt och naturvetenskapligt arbete, Tillverkningsarbete samt Hälso- och sjukvårdsarbete. I de båda förra grupperna är männen den allra största gruppen; i den sista gruppen är kvinnoandelen som störst. 19Se Mincer (1974). 20Motiveringen till att vi inkluderar deltid som en förklarande variabel är att den variabel i vårt urval som anger antal år med arbetslivserfarenhet inte skiljer mellan heltidsår och deltidsår. Den som arbetat, säg på deltid, har egentligen kortare arbetslivserfarenhet än den som arbetat heltid . Att inkludera en variabel som anger deltid är ett sätt att försöka korrigera denna brist. 21De individer som arbetar inom följande näringsgrenar (kodade enligt SNI, svensk näringsgrensindelning) är exkluderade från urvalet: jord- och skogsbruk samt fiske (SNI 11, 12 och 13). Givet att vi vill göra könsspecifika skattningar utan att få statistiska problem22 går dessa yrkesgrupper knappast att dela upp ytterligare. Vi ser också att det inte är några stora skillnader mellan kvinnor och män vad gäller utbildningens längd inom de olika yrkesgrupperna. Män hade vanligtvis en något högre senioritet 1981 men denna differens hade försvunnit 1991. Den stora skillnaden är att kvinnors arbetslivs- erfarenhet är betydligt kortare än männens i de flesta yrkesgrupper – men differensen minskade . Tabell 5.1 Urvalsmedelvärden, etc. per yrkesgrupp, baserade på kodning enligt NYK (Nordisk yrkesklassificering), Levnadsnivåundersökningen 1981. 22 Om antalet observationer är litet uppkommer vissa statistiska problem vid skattningar eftersom antalet s.k. frihetsgrader då också blir litet. Tabell 5.2 Urvalsmedelvärden, etc. per yrkesgrupp, baserade på kodning enligt SEI (Socio-ekonomisk indelning), Levnadsnivåundersökningen 1981. Resterande 15 individer i urvalet (3118–3103) tillhör gruppen Övriga, se Appendix A.2. Tabell 5.3 Urvalsmedelvärden, etc. per yrkesgrupp, baserade på kodning enligt NYK (Nordisk yrkesklassificering), Levnadsnivåundersökningen 1991. Tabell 5.4 Urvalsmedelvärden, etc. per yrkesgrupp, baserade på kodning enligt SEI (Socio-ekonomisk indelning), Levnadsnivåundersökningen 1991. Resterande 12 individer i urvalet (2 988–2 976) tillhör gruppen Övriga, se Appendix A.2. Vi ser att de grupper där löneskillnaderna mellan könen är som störst oftast är de grupper där männen utgör en dominerande andel. I gruppen Tekniskt, medicinskt och naturvetenskapligt arbete, där männen utgör cirka 80–, tjänar män i genomsnitt 25–mer än kvinnor. Män och kvinnor i denna yrkesgrupp har ungefär lika långa utbildningar men männen har längre arbetslivserfa- renhet och högre senioritet. Ett liknande mönster kan vi se i gruppen Tillverkningsarbete, där andelen kvinnor är lägre än . Undantaget är gruppen Samhällsvetenskapligt, humanistiskt, konst- närligt, militärt samt kvalificerat administrativt arbete, som är den mest heterogena gruppen vad gäller sammansättningen av yrken. Det är den grupp där andelen kvinnor ökat kraftigast . Löneskillnaderna mellan könen för båda åren ligger kring 26– . Könsfördelningen i de SEI-kodade yrkesgrupperna är något mind- re skev än i de NYK-kodade yrkesgrupperna, se tabellerna 5.2 och 5.4. Noterbart är dock att kvinnoandelen 1981 och 1991 är markant lägre, såväl i den högsta arbetargruppen (Kvalificerade arbetare) som i den högsta tjänstemannagruppen (Högre tjänste- män). Vidare är medellönen (beräknat på båda könen) något högre för Kvalificerade arbetare än för Okvalificerade tjänstemän (både 1981 och 1991), trots att gruppen Okvalificerade tjänstemän är högre rankad på SEI-skalan. Till största delen kommer sig denna löneskillnad – i alla fall rent beräkningstekniskt – av att andelen kvinnor är låg bland Kvalificerade arbetare men hög bland Okvalificerade tjänstemän; att kvinnliga Okvalificerade tjänste- män t jänar mindre än manliga O kvalificerade tjänste män och manliga K valificerade arbetare (och 1981 ä ven mindre ä n kvinnliga O kvalificerade arbetare, 1991 var lönen fö r dessa båd a grupper lika). Vi ser också att i de grupper dä r andelen kvinnor ö kat mest arbetare, har också männens löner relativt kvinnornas ökat mest. helhet hunnit i kapp männen både Skillnaden i arbetslivserfarenhet har krympt frå n till cir ka . Lönes killnaderna är däre mot nästan konstanta; enbart en liten minskning kan skön jas. 1981 tjänade kvinnorna i genomsnitt mindre ä n männen. Motsvarande löneskillnad 1991 var . 5.7Analys av horisontell och vertikal yrkessegregering mellan kvinnor och män För att undersö ka graden av horisontell respektive vertikal yrkesseg- regering, som inte beror på oli ka värden respektive bakgrundsvariabler, jä mför vi andelen kvinnor och mä n i de olika NYK- respektive SEI-kodade yrkesgrupperna och andelen kvinnor i de olika yrkesgrupperna, om kvinnor valde eller fick tillträde till dessa på sa mma sätt so m män (den simulerade andelen), se tabellerna 5.5 och 5.6. De resultat vi erhåller genom att korskorrelera de i modellerna erhålln a sannolik- heterna att hamna i de olika yrkesgrupperna tyder på att den absolut viktigaste bakgrundsfaktorn för yrkesvalet – fö r så vä l mä n som för kvinnor – är faderns utbildnin g.23 Adderandet av ytterligare för kla- rande variabler förändrar inte de s kattade sannolikheterna nä mnvärt. Fö r enkelhetens skull visar vi i tabellerna 5.5 och 5.6 resultaten av modellen dä r de för klarande variablerna är faderns utbildnin gslän gd, län gd på e gen utbildning samt egen arbetslivserfarenhet. Dessa är uppmätta . Vad gäller graden av horisontell yrkessegregering, om kvinnor valde eller selekterades till yrken på sa mma sät t som män , så skulle andelen kvinnor falla kraftigt i Hälso - och sjukvårdsarbete, Ka meralt och kontorstekniskt arbete sa mt Ser vicearbete . emot skulle andelen kvinnor stiga markant i Te kniskt, medicinskt, naturvetenskapligt arbete. I ö vriga sektorer skulle förändrin garna vara av mindre storlek. 23 Tabeller med korskorrelationer är ej inkluderade här utan kan erhållas från författarna. Tabell 5.5 Faktiska yrkesandelar enligt NYK (Nordisk yrkesklassificering) för män respektive kvinnor samt simulerade yrkesandelar för kvinnor (d.v.s. om kvinnor valde eller gavs tillträde till yrkes- grupper på samma vis som män). Tekniskt, medicinskt och humanistiskt, konstnärligt, En segregeringsindex – som är beräknad på den faktiska horisontella yrkesfördelningen för kvinnor – beräknas till 0,56 och 0,50 respektive 1991. Detta förefaller vara jämförbart med förhållandena i övriga . 24 Den horisontella segregeringen har alltså minskat något . En segregeringsindex – som är beräknad på den simulerade horisontella yrkesfördelningen för kvinnor – beräknas till 0,02 och 0,01 respektive 1991, vilket indikerar praktiskt taget ingen segregering alls. Vi tolkar detta som att den faktiska horisontella segregering vi observerar är oberoende av bakgrundsvariabler som föräldrars utbildning, utbildningens längd och antal yrkesverksamma år. Vad gäller graden av vertikal yrkessegregering, om kvinnor valde eller selekterades till yrken på samma sätt som män, så skulle andelen kvinnor stiga markant bland Kvalificerade arbetare. Andelen kvinnor skulle vidare öka bland Högre tjänstemän men falla bland 24Se Rubery m.fl. (1997). 25Genom att använda antal år på arbetsmarknaden som mått på erfarenhet, överskattar vi antagligen kvinnors arbetsmarknadserfarenhet eftersom kvinnor i större utsträckning arbetar deltid. En justering av antal förvärvsår med hjälp av skillnader i kvinnors och männens arbetsutbud skulle antagligen öka den simulerade segregering- en något men knappast nämnvärt, eftersom denna variabel inte har en stor betydelse i predikteringen av yrkesval. Okvalificerade tjänstemän och Okvalificerade arbetare. Andelen kvinnor skulle också falla bland Lägre tjänstemän och Tjänstemän på medelnivå. Tabell 5.6 Faktiska yrkesandelar enligt SEI (Socio-ekonomisk indelning) för män respektive kvinnor samt simulerad yrkesandel för kvi n- nor (d.v.s. om kvinnor valde eller gavs tillträde till yrkesgrupper på samma vis som män). En segregeringsindex – som är beräknad på den faktiska vertikala yrkesfördelningen för kvinnor – beräknas till 0,30 och 0,25 for 1981 respektive 1991. Den vertikala segregeringen har i likhet med den horisontella minskat . Index för den vertikala segregeringen uppvisar lägre värden än motsvarande för den hori- sontella segregeringen. Det beror sannolikt på att vi har färre grupper i den vertikala klassificeringen samt att de högst rankade SEI- grupperna – där segregeringen är som störst – innehåller lägst antal anställda. Beräknar vi en index på basis av den vertikala simulerade segregeringen erhåller vi låga värden: 0,07 respektive 0,03 . Eftersom resultaten tyder på att mäns och kvinnors olika yrkesval inte förklaras nämnvärt av utbildningens längd och antal år i förvärvsarbete, bör skillnaderna sökas på annat håll. Att män i större utsträckning än kvinnor finns i tekniska arbeten och industriarbetar- jobb under det att kvinnor är vanligare i vård och serviceyrken tyder på att den största skillnaden ligger i val av utbildningstyp. Om den dominerande anledningen till segregering är val av utbildningstyp, borde vi emellertid observera en betydligt lägre segregering i den vertikala dimensionen. Om kvinnor och män valde olika utbildning- styper på grund av eventuella systematiska smak- eller läggnings- skillnader mellan könen – och därmed segregerades horisontellt – behöver inte detta betyda att kvinnor i mindre omfattning än män avancerar till högre positioner. En sådan segregering kan dock uppstå