sou · GLB3136d2 · 1998-01-01 00:00:00 — Att vara gift eller sammanboende ökar sannolikheten att ha förmånen nästan . Uttryckt på ett annat sätt har en person som är gift eller sammanboende en sannolikhet som är högre än en person som varken är gift eller sammanboende. Däremot är effekten av antal barn inte signifikant. Liksom för företagets vinst minskar de oförklarade skillnaderna mellan kvinnor och män då dels penninglön, dels sektorsvariabeln inkluderas, men könsskillnaden är fortfarande signifikant. Det betyder att könsskillnaderna i tjänstebil- sinnehav inte helt kan förklaras av skillnader i de förklarande variablerna, t.ex. att kvinnor och män har olika penninglöner och arbetar i olika sektorer. De separata regressionerna för kvinnor och män visar att den statistiskt signifikanta löneeffekten försvinner för kvinnor men är signifikant och stark för män. Detta kan bero på att variationen i penninglönen är mindre bland kvinnor och att hög socio-ekonomisk ställning suger upp löneeffekten i större utsträckning för kvinnor än för män. Anställningstid är enbart signifikant för kvinnor. I medeltal ökar sannolikheten att ha en tjänstebil för varje anställningsår. Den signifikanta koefficienten för variabeln kvadrerad anställningstid antyder att ökningen bara fortsätter till en viss punkt för att sedan avta. Oförklarade könsskillnader kvarstår också bland de anställda inom den privata sektorn i modell 7. I modell 9 där kvinnoandelen i branschen och kvinnoandelen på arbetsplatsen inkluderas i modellen försvinner den signifikanta effekten av kvinnodummyn. Kvinnoandelen på arbetsplatsen är en signifikant förklaringsfaktor för tilldelningen av denna förmån. 8 Endast fem anställda inom den offentliga sektorn hade en tjänstebil, vilket gör att skattningar av modell 6 inte konvergerar. ökning av kvinnoandelen på arbetsplatsen med en procent minskar sannolikheten med en faktor på 0,086. Detta betyder att effekten av könssegregering på själva arbetsplatsen fångar upp ytterligare en del av de oförklarade könsskillnaderna. Tillgång till fri telefon som sidoförmån Resultaten rörande vad som påverkar sannolikheten att ha fri telefon redovisas i tabell 7.8. Sammanfattningsvis visar resultaten att: 1)vara kvinna minskar sannolikheten för att få förmånen, 2)ha barn minskar sannolikheten att ha förmånen för kvinnor, men inte för män, 3)penninglönen är en viktig förklaringsfaktor för innehavet av förmånen åtminstone för män, dvs. ju högre penninglön, desto större sannolikhet för ett innehav av förmånen, 4)sysselsättning inom den offentliga sektorn är en viktig förkla- ringsfaktor och att 5)ju mer kvinnodominerad branschen är, desto lägre är sannolik- heten för förekomsten av förmånen. Kvinnors sannolikhet att ha fri telefon utgör av männens sannolikhet. Inom den offentliga sektorn är den däremot vilket framgår av modell 6. Inom den privata sektorn är den oförklarade könsskillnaden inte statistiskt signifikant (modell 7). De relativa riskerna för sektorsvariabeln i modell 3 och modell 8 visar att anställda inom den offentliga sektorn har större sannolikhet att erhålla denna förmån. Sambandet mellan penninglön och förmånen är enbart signifikant för män liksom var fallet för företagets vinst och tjänstebil. Kvinnoandelen i branschen har en starkt negativ effekt på sannolikheten att ha denna förmån. Tillgång till fritidsbostad som sidoförmån Resultaten rörande vad som påverkar sannolikheten att ha tillgång till fritidsbostad redovisas i tabell 7.9. Sammanfattningsvis visar resultaten att: 1)vara kvinna minskar sannolikheten för att få förmånen, 2)sysselsättning inom den privata sektorn är en viktig förklarings- faktor och att 3)ju mer kvinnodominerad branschen är desto lägre är sannolik- heten för förekomsten av förmånen. Kvinnor har en signifikant lägre sannolikhet än män att ha tillgång till fritidsbostad. I skattningarna av modellerna 7, 8 och 9 är kvinnodummyn inte längre signifikant. Detta betyder att det inte finns någon signifikant könsskillnad inom privat sektor, allt annat lika (7), och givet att man arbetar inom en kvinnodominerad bransch, vilket ger en lägre sannolikhet för att ha en fritidsbostad, finns det ingen ytterligare könsskillnad (9). Att arbeta deltid inom den privata sektorn minskar sannolikheten jämfört med att arbeta heltid inom samma sektor. Däremot finns det ett positivt samband mellan att vara gift eller sammanboende och att ha tillgång till en fritidsbostad å arbetets vägnar. Penninglön uppvisar inte en signifikant korrelation i en enda av de skattade modellerna. Ju större andel kvinnor i bran- schen, desto lägre är sannolikheten för att ha en fritidsbostad som sidoförmån. Varu- och tjänsterabatter som sidoförmån Resultaten rörande vad som påverkar sannolikheten att få varu- och tjänsterabatter redovisas i tabell 7.10. Sammanfattningsvis visar resultaten att: 1)vara kvinna minskar sannolikheten för att få förmånen, 2)ha barn minskar sannolikheten att ha förmånen för kvinnor, men inte för män, 3)penninglönen är en viktig förklaringsfaktor för innehavet av förmånen åtminstone för män, dvs. ju högre penninglön desto större sannolikhet för ett innehav av förmånen, 4)sysselsättning inom den privata sektorn är en viktig förklarings- faktor, 5)ju mer kvinnodominerad branschen är desto lägre är sannolik- heten för förekomsten av förmånen 6)ju mer kvinnodominerad arbetsplatsen är desto lägre är sanno- likheten för förekomsten av förmånen. Även när det gäller varu- och tjänsterabatter är kvinnors sannolik- het att ha dessa förmåner signifikant lägre än mäns sannolikhet (se resultaten för skattningarna av modell 1, modell 2, modell 8 och modell 9). Till skillnad från de andra förmånerna har arbetare en större sannolikhet att erhålla varu- och tjänsterabatter än tjänstemän. Av de s.k. familjevariablerna uppvisar Antal barn ett signifikant negativt samband med förmånen. Denna effekt är bara signifikant för kvinnor. Det betyder att många barn straffar kvinnor men inte män vad det gäller denna förmån. Detta resultat ger stöd åt den första hypotesen. Att arbeta inom den privata sektorn jämfört med inom den offentliga sektorn ökar sannolikheten med omkring 3 till 4 gånger beroende på vilken modell som skattas. De två segregeringsvariabler- na Kvinnoandelen i branschen och Kvinnoandelen på arbetsplat- sen har däremot en signifikant negativ effekt på sannolikheten. betyder att för denna förmån tycks det finnas två nivåer av segrege- ring som påverkar sannolikheten negativt. Ju mer kvinnodominerad branschen är, desto lägre är sannolikheten att ha förmånen. Därutöver finns det ytterligare en nivå av segregering, nämligen på arbetsplatsen som har en negativ effekt. Att notera är dock att den oförklarade könsskillnaden kvarstår trots att segregeringsvariablerna inkluderats. Aktier och konvertibler som sidoförmån Resultaten rörande vad som påverkar sannolikheten att ha aktier och konvertibler redovisas i tabell 7.11. Sammanfattningsvis visar resultaten att: 1)vara kvinna minskar sannolikheten för att få förmånen jämfört med att vara man, 2)vara gift eller sammanboende ökar sannolikheten för att få förmånen för kvinnor men inte för män, 3)ha barn minskar sannolikheten att ha förmånen för kvinnor, men inte för män, 4)penninglönen är en viktig förklaringsfaktor för innehavet av förmånen åtminstone för män, dvs. ju högre penninglön desto större sannolikhet 5)sysselsättning inom den privata sektorn är en viktig förklarings- faktor, 6)ju mer kvinnodominerad branschen är desto lägre är sannolik- heten för förekomsten av förmånen 7)ju mer kvinnodominerad arbetsplatsen är desto lägre är sanno- likheten för förekomsten av förmånen. Kvinnors sannolikhet att ha aktier eller konvertibler är av mäns sannolikhet beroende på vilken modell som skattas. Den signifikanta effekten av kön försvinner då sektorsvaria- beln inkluderas i modellen, men den stora oddskvoten på 108,4 av att arbeta inom den privata sektorn förklaras av att endast två personer som arbetade inom den offentliga sektorn hade denna förmån. Den oförklarade könsskillnaden är heller inte signifikant för anställda inom den privata sektorn. Däremot uppvisar variablerna som ut- trycker kvinnoandelen i branschen och kvinnoandelen på arbetsplat- sen en starkt signifikant effekt på sannolikheten att ha aktier och konvertibler. I detta fall är effekten av könsvariabeln inte längre signifikant. Att vara gift eller sammanboende har en positiv effekt medan antal barn har en negativ effekt. Detta visar sig dock enbart gälla för kvinnor, såsom framgår av skattningarna av modell 4 och modell 5. Vad som påverkar sannolikheten att ha lunchförmån som sidoförmån framgår av tabell 7.12. Sammanfattningsvis visar resultaten att: 1)vara kvinna ökar sannolikheten för att få förmånen, 2)ju högre penninglönen är, desto större är sannolikheten för ett innehav av förmånen, 3)sysselsättning inom den privata sektorn är en viktig förklarings- faktor medan deltidsarbete inom denna sektor minskar sannolik- heten jämfört med heltidsarbete inom samma sektor 4)ju mer kvinnodominerad branschen är desto lägre är sannolik- heten för förekomsten av förmånen. Lunchförmånen visar sig vara den enda förmånen för vilken effekten av att vara kvinna påverkar sannolikheten att ha förmånen i en positiv riktning. Inom den privata sektorn har kvinnor 60 procents större sannolikhet att ha en lunchförmån än män. Deltidsanställning minskar sannolikheten till nästan hälften jämfört med heltidsanställ- ning inom den privata sektorn. Även för denna förmån finns det ett positivt samband mellan penninglön och sannolikheten att ha förmånen i synnerhet inom den privata sektorn. Även om kvinnor verkar ha en större sannolikhet än män att ha en lunchförmån, har kvinnoandel i branschen ändå en signifikant negativ effekt på sannolikheten. I denna studie har könsskillnader i förekomsten av ett antal sedvanli- ga sidoförmåner analyserats. Resultaten visar att det kvarstår oförklarade könsskillnader i sidoförmåner som inte kan hänföras till andra faktorer vilka antas förklara förekomsten av förmåner. 1)vara kvinna jämfört med att vara man minskar sannolikhe- ten för att ha alla förmåner utom lunchförmånen, 2)ha barn minskar sannolikheten att ha de flesta förmåner för kvinnor, men inte för män, 3)penninglönen är en viktig förklaringsfaktor för innehavet av nästan alla förmåner åtminstone för män, dvs. ju högre pen- ninglön, desto större sannolikhet för ett innehav av förmånen, 4)sysselsättning inom den privata sektorn är en viktig förklarings- faktor för alla utom för telefonförmånen, 5)ju mer kvinnodominerad branschen är, desto lägre är sannolik- heten för förekomsten av nästan alla förmåner och att 6)ju mer kvinnodominerad arbetsplatsen är, desto lägre är sanno- likheten för förekomsten av några förmåner. Tre alternativa hypoteser ställdes upp för att förklara könsskillna- der i förekomsten av anställningsförmåner. Enligt den första hypotesen väljer kvinnor arbeten som går att kombinera med hem och familj. Deltidsarbete, antal barn och civilstånd (gift eller sambo) antas vara negativt korrelerade med nästan alla typer av anställningsförmå- ner. Vissa anställningsförmåner som är ägnade att underlätta kombinationen av yrkesarbete och familj kan dock vara positivt korrelerade med dylika familjevariabler. Enligt den andra hypo- tesen förklaras skillnader i anställningsförmåner mellan män och kvinnor av skillnader i penninglönen. Eventuella könsskillnader i anställningsförmåner kan bero på att kvinnor i större utsträckning än män har låga penninglöner. Ett positivt samband mellan penninglön och anställningsförmåner borde fånga upp könsskillnader i anställ- ningsförmåner. Enligt den tredje hypotesen har kvinnor färre anställningsförmåner som en följd av segregering och/eller diskrimi- nering på arbetsmarknaden. Skillnaderna kan då förklaras av att svenska kvinnor för det mesta arbetar inom den offentliga sektorn. Alternativt kan skillnaderna förklaras av att ju mer kvinnodomine- rad branschen eller arbetsplatsen är, desto lägre är sannolikheten för förekomsten av anställningsförmåner. De tre hypoteserna som ställdes upp för att förklara könsskillnader i de studerade sidoförmånerna får i varierande grad stöd i resultaten. De tre hypoteserna är inte varandra uteslutande. Resultaten antyder dock att den tredje hypotesen (segregering och/eller diskriminering) får det största stödet i denna studie. Nedan följer en genomgång av resultaten i belysning av de tre hypoteserna. Resultaten av de empiriska analyserna visar att de s.k. familjere- laterade variablerna (civilstånd, antal barn, deltidsarbete) i de flesta fallen har enbart en svag effekt på sannolikheten att erhålla en sidoförmån. Men det finns några undantag. För kvinnor har antal barn en signifikant negativ effekt på sannolikheten att få del i företagets vinst, att ha en telefonförmån, att ha varu- och tjänsterabatter samt att ha aktier och konvertibler. Dessa resultat ligger i linje med den första hypotesen. Negativa effekter av deltidsarbete visar sig hänga samman med sektorseffekten. Den negativa och signifikanta effekten av deltidsarbete försvinner då dummyn för den privata sektorn inklude- ras när det gäller tjänstebilsförmånen. De som arbetar deltid inom den privata sektorn har lägre sannolikhet att ha en telefonför- mån jämfört med dem som arbetar heltid inom samma sektor. När det gäller tilldelningen av fritidsbostäder och lunchförmåner i den privata sektorn straffas också deltidsarbete jämfört med heltidsarbete. Sambandet mellan penninglön och förekomsten av olika sidoför- måner är i de flesta fallen signifikant och positivt. På grund av att samma faktorer i hög grad bestämmer både penninglönen och sidoförmåner bör dock koefficienten för penninglönevariabeln tolkas med en viss försiktighet. Implikationen av den andra hypotesen att könsskillnaderna i sidoförmånerna helt kan förklaras av skillnaderna i penninglönen mellan män och kvinnor får inte något starkt stöd i analyserna. För de flesta förmånerna kvarstår de oförklarade skill- naderna mellan män och kvinnor även då penninglönevariabeln inkluderats i analysen. Skillnaderna minskar dock. Däremot visar skattningar av modellen separat för kvinnor och män att penninglönen inte förklarar skillnader i förekomsten av sidoförmåner bland kvinnor, medan penninglönen är en viktig förklaringsfaktor för skillnader i sidoförmåner bland män. Detta kan bero på att variationen i pen- ninglönerna är mindre bland kvinnor än bland män och att hög socio- ekonomisk ställning suger upp löneeffekten i större utsträckning för kvinnor. Men avsaknaden av ett signifikant positivt samband mellan penninglön och sidoförmåner när det gäller kvinnor kan också tolkas som att högavlönade kvinnor inte automatiskt också har sidoförmå- ner. Den tredje hypotesen, som förklarar skillnader i sidoförmåner med hjälp av segregering och/eller diskriminering, får delvis stöd i resultaten. Då dummyn för privat sektor inkluderas i analysen minskar de oförklarade skillnaderna mellan män och kvinnor förutom för telefonförmånen, men de är fortfarande signifikanta i det större urvalet förutom för varu- och tjänsterabatter samt aktier och konvertibler. Att det finns könsskillnader som inte kan hänföras till vilken sektor man arbetar inom visas också i resultaten av de separata skattningarna för anställda inom den offentliga och den privata sektorn. Endast telefonförmånen förekommer oftare i den offentliga sektorn, men kvinnor som är sysselsatta inom den offentliga sektorn har ändå en signifikant lägre sannolikhet att ha förmånen jämfört med män som är sysselsatta inom samma sektor. Andelen kvinnor i branschen och på arbetsplatsen uppvisar i de flesta fallen ett negativt samband med tilldelningen av olika förmå- ner. Kvinnoandelen i branschen verkar dock vara den viktigare förklaringsfaktorn av de två. För alla sidoförmåner utom tjänstebilen visar resultaten av skattningarna att ju mer kvinnodominerad branschen är, desto lägre är sannolikheten att ha förmånen och ju mer kvinnodominerad arbetsplatsen är, desto lägre är sannolikheten för förekomsten av tjänstebilar, varu- och tjänsterabatter, samt aktier och konvertibler. Dessa resultat visar att det finns olika nivåer av könssegregering som påverkar sannolikheten att ha förmåner i en negativ riktning. Även om data inte tillåter en beskrivning av de värdemässiga skillnaderna i sidoförmåner mellan kvinnor och män, tyder ändå resultaten på att sidoförmåner ökar den totala löneskillnaden mellan män och kvinnor. Könsskillnader i penninglönen beskriver med andra ord inte de verkliga skillnaderna i ersättningen för arbete. Men det är högst troligt att även denna studie underskattar de verkliga könsskill- naderna i sidoförmånerna på grund av dels att data inte inkluderar alla typer av förmåner, dels att nya former av anställningsförmåner uppstår. Mörkertalet är antagligen stort vad gäller omfattningen av denna typ av förmåner. Därför är det viktigt att också i fortsätt- ningen uppmärksamma anställningsförmånerna både i den allmänna debatten och i forskningen om löneskillnader mellan kvinnor och män! Tabell 7.5–7.12, se följande sidor. 7.5Medeltal av de förklarande variablerna. Standardfel i parenteser . Logitanalyser av sannolikheten att erhålla förmånen. Relativa risker (oddskvoter) rapporteras. Logitanalyser av sannolikheten att erhålla förmånen. Relativa risker (oddskvoter) rapporteras. Logitanalyser av sannolikheten att erhålla förmånen. Relativa risker (oddskvoter) rapporteras. Logitanalyser av sannolikheten att erhålla förmånen. Relativa risker (oddskvoter) rapporteras. 7.10Varu-, tjänsterabatter. Logitanalyser av sannolikheten att erhålla förmånen. Relativa risker (oddskvoter) rapporteras. 7.11Aktier och konvertibler. Logitanalyser av sannolikheten att erhålla förmånen. Relativa risker (oddskvoter) rapporteras. Logitanalyser av sannolikheten at t erhålla förmånen. Relativa risker (oddskvoter) rapporteras. Författaren tackar som finansierar projektet bara lön: Jämställdhet i löne- och anställningsförmåner. (10,2) (10,1) (10,3) (10,2) (10,1) (10,1) (9,5) (9,6) (10,2) (10,1) (8,7) (8,9) (3,3) (3,4) (3,5) (3,5) (3,1) (3,2) Arbetare (ej facklärda + facklärda), % Arbetsledare, förmän, % Tjänstemän på låg och mellannivå, % Högre tjänstemän, % (0,3) (0,3) (0,3) (0,3) (0,2) (0,2) Gift / sambo, % Antal barn i hushållet > 500 anställda på arbetsplatsen, % Privat sektor, % (0,25) (0,21) (0,23) (0,31) (0,25) (0,26) Källa: Författarens egna beräkningar utifrån LNU91 / APU. För tabellerna 7.6–7.12 gäller: + signifikant på nivå, *signifikant på nivå, **signifikant på nivå. Signifikanstesten och likelihood-måttet gäller för skattningar av den logaritmerade oddskvoten, dvs. logitfunktionen (se texten). – inga observationer i gruppen. Alla (1) Alla (2) Alla (3) Män (5) Privat (7) Alla (8) Alla (9) 0,334** 0,414** 0,555* 0,578* 0,534* (Ålder)2 1,062* 1,076* (Anst.tid)2 0,926* 0,907* Arbetare (referensnivå) Tjänsteman, lägre + mellan 5,749** 1,926* 11,246** 2,172* 2,096* 2,261* 3,438** 2,480* 3,881** Offentlig sektor (referensnivå) 8,247** 12,199** 6,264** 9,091** 0,196* Alla (1) Alla (2) Alla (3) Män (5) Privat (7) Alla (8) Alla (9) 0,151** 0,279** 0,307** 0,301** (Ålder)2 1,433* (Anst.tid)2 0,843** Arbetare (referensnivå) 3,853* 3,677* 5,881* 5,849* Tjänsteman, lägre + mellan 7,357** 5,787** 6,010** 6,788** 5,665** 8,594** 9,947** 49,027** 16,788** 18,799** 39,404** 17,650** 20,519** 34,703** 43,759** 2,756** 2,267* 0,546** 0,540* 0,549* 0,529* 1,996** 32,850** 14,869** 22,442** 10,777** 11,367** 29,711** Offentlig sektor (referensnivå) 14,430** 16,843** 14,361** 13,585** 0,086** Modell 6 (offentlig sektor) konvergerar ej. Alla (1) Alla (2) Alla (3) Män (5) Privat (7) Alla (8) Alla (9) 0,484* 0,529* 0,289** (Ålder)2 (Anst.tid)2 1,003* 0,910* Arbetare (referensnivå) 7,006* Tjänsteman, lägre + mellan 2,207* 1,963* 3,931* 7,687** 3,156** 10,082** 2,270* 2,110* 2,181* 0,658* 0,419* 0,250* 3,777** 5,695** 7,649** 4,735* Offentlig sektor (referensnivå) 0,437** 0,444* 0,089* Alla (1) Alla (2) Alla (3) Män (5) Privat (7) Alla (8) Alla (9) 0,529** 0,593* (Ålder)2 1,094** 1,090** 1,098** 1,085* 1,124** (Anst.tid)2 0,919* 0,909* 0,909* Arbetare (referensnivå) Tjänsteman, lägre + mellan 2,444** 1,533* 1,520* 1,575* 0,953* 2,046** 1,720* 1,664* 1,645* 1,640* 2,031* 1,205* Offentlig sektor (referensnivå) 1,821** 2,481** 2,101** 0,125** Modell 6 (offentlig sektor) är ej signifikant (p=0,2087). Alla (1) Alla (2) Alla (3) Män (5) Privat (7) Alla (8) Alla (9) 0,603** 0,667** 0,711* (Ålder)2 0,999* 0,999* (Anst.tid)2 0,931** 0,942* Arbetare (referensnivå) Tjänsteman, lägre + mellan 0,767* 0,705** 0,615** 0,646** 0,702* 0,576** 0,564** 0,433* 0,520** 0,563* 0,852** 0,847** 0,851** 0,759** 0,812* 0,866* 0,835** 0,831** 1,229* 1,449** 1,508* 1,516** 1,491** 1,571** 1,868** 1,423** 1,763** 1,506** 1,485** 1,495** 0,985** 0,970* 1,835** Offentlig sektor (referensnivå) 4,311** 5,246** 3,449** 4,567** 0,386** Alla (1) Alla (2) Alla (3) Män (5) Privat (7) Alla (8) Alla (9) 0,435** 0,575** 0,596* 0,814* (Ålder)2 1,137** 1,130** 1,164** 1,148** 1,168** 1,097** 1,097** (Anst.tid)2 0,998** 0,997** 0,997** 0,997** 0,884** 0,886** 0,841** 0,891** Arbetare (referensnivå) 2,150* Tjänsteman, lägre + mellan 2,757** 2,503** 4,666** 2,416** 2,185** 2,566** 3,287** 1,919* 2,019* 2,025* 2,270* 1,544* 2,234* 2,363** 2,318** 2,478** 3,702** 2,270** 2,424** 1,983** 1,764** 5,071** 2,200* 5,710** 2,076* 5,592** 4,555** Offentlig sektor (referensnivå) 108,40** 71,363** 0,040** 0,197** Modell 6 (offentlig sektor) konvergerar ej. Alla (1) Alla (2) Alla (3) Män (5) Privat (7) Alla (8) Alla (9) 1,288* 1,596** 1,324* (Ålder)2 1,028* 1,031* 1,066** 1,060** (Anst.tid)2 Arbetare (referensnivå) Tjänsteman, lägre + mellan 1,551** 1,484** 1,456** 1,640** 1,563** 1,541** 1,808** 1,532* 1,541** 2,421** 2,012** 0,552** 0,651** 0,640** 1,226* 1,214* 1,250* 1,434** 1,424** 1,404** 1,419** 1,493** 1,739** 1,863** 1,795** 1,768** 1,755** 1,918** 2,086** 1,446* 1,709** 1,686** 1,679** Offentlig sektor (referensnivå) 1,562** 1,581** 1,689** 2,178** 0,487* , , , , (1997) Om värderingar förr, nu och , Natur & Kultur, . Atrostic, B.K. (1982) The demand for leisure and nonpecuniary job characteristics, , Vol 72, nr 3, s. 428–440. (1985) Human, capital, effort, and the sexual division of labor, , Vol 3. (1993) Gender gaps in benefits coverage, Working Paper nr 4265, , , . , , (1987) Welfare in transition – Living conditions in –1981 . Clarendon Press, . & Macpherson, . (1991) The impact of unionism on fringe benefits coverage, Economics Letters, Vol 36, s. 87–91. Fornwall, (1994) labour market careers of young business economists in , licentiatavhandling vid , . , , (1993) Ett förlorat eller förlovat årtionde? Rapport nr 3, Levnadsni- våprojekt, , . le Grand, , , , (red.) (1993/1996) Organisation, personalutveckling, styrning, , . , (1997) A study of fringe benefits. Analyses on Finnish micro data, avhandlingsmanuskript, vid . , (1998) Fringe benefits and gender gaps: the Finnish case, i (red. ), Women´s Work and Wages, under utgivning på Routledge. , , (1997a) Career mobility in the private service sector – does gender matter?, stencil, , . , , (1997b) Karriärer inom varuhandeln – spelar kön någon roll?, i (red. ), Glastak och glasväg- gar? Den könssegregerade arbetsmarknaden, SOU 1997:137. , , , , (1985), Fringe benefit distribution in , , Vol 23, nr 2, s. 261–280. , , (1997) Chefernas kön och de anställdas lön – en studie av könsdiskriminering på svenska arbetsmarknaden, i (red. ), Kvinnors och mäns löner – varför så olika? SOU 1997: 136. , (1991) Kön och Fringe Benefits, Sociologisk Forskning, nr 1. , , (1997) Enterprise and the welfare state, , Cheltenham, UK. SCB (1993) Löner i –1991 . officiella statistik, Statistiska centalbyrån, Selén, , (1996a) Public and negotiated pension rights in a total wage concept. An empirical study of , Labour, under utgiv- ning. Selén, , (1996b) Non-wage benefits in , Forskningsrapport 2/1996, , .