sou · GLB3136d2 · 1998-01-01 00:00:00 — De amerikanska studierna, som alla är baserade på data från National Longitudinal Survey eller Panel Study of , är behäftade med en allvarlig svaghet när det gäller data; de saknar direkta mått individen varit frånvarande (icke-yrkes- verksam). Detta problem gäller också för (1981) och och (1992). I stället har frånvarotiden mätts som skillnaden mellan potentiell3 och faktisk yrkeserfarenhet, dvs. som en restpost. Detta har åtminstone två konsekvenser för tolkningen av deras resultat. För det första går det inte se vad som beror på (heltids- )frånvaro och vad som beror på icke-arbetad tid p.g.a. deltidsarbete, dvs. av resultaten framgår inte om frånvaroeffekten ska tillskrivas t.ex. halvtidsarbete eller frånvaro följt av heltidsarbete under andra halvan av året. För det andra har dessa studier inte kunnat analysera effekten av olika typer av förvärvsfrån- varo på den följande lönen. En stor fördel med vårt datamaterial är att vi har information om skälen till förvärvsfrånvaro. Härtill kommer att löneekvationen ovan är behäftad med ett grundläggande ekonometriskt problem – det är troligt att en eller flera av de oberoende variablerna är korrelerade med slumptermen. Detta kan t.ex. vara fallet om lågavlönade kvinnor finner det mindre kostsamt än högavlönade att vara frånvarande och därför är frånva- rande i större utsträckning. En lösning på detta problem är att använda s.k. instrumentvariabler i regressionen, förutsatt att man kan hitta bra instrument. En annan lösning är att anta att korrelationen mellan de oberoende variablerna och slumptermen är av en speciell typ. Antag att individerna skiljer sig åt vad gäller en egen- skap/variabel som vi inte kan observera – exempelvis motivation – och att denna är korrelerad med lönen och en eller flera av de oberoende variablerna. Om denna icke-observerade egenskap är över tiden så kan man eliminera den genom att skatta 3Den potentiella yrkeserfarenheten är det maximala antalet år individen kunnat yrkesarbeta, dvs. nuvarande ålder minus antal år i utbildning minus ålder vid skolstarten. 4Stafford och (1996) hade uppgift om föräldraledighet men ej om andra typer av frånvaro. Belzil, och (1995), som använder kanadensiska data, kunde dock skilja mellan olika typer av frånvaro. löneekvationen som skillnaden mellan värdet och medelvär- det över åren för (logaritmen av) lönen respektive de oberoende variablerna. Detta är vad vi har gjort i våra panelskattningar. 10.3 Våra data och variabler I SCB:s familjeundersökning 1992 intervjuades 3 318 kvinnor födda , 1954, 1959, 1964 och 1969 samt 1 666 män födda , 1959 och 1964. Medan kvinnorna fördelar sig ungefär jämnt över kohorter- na är den manliga 1959-kohorten bara hälften så stor som de två övriga. Förutom sedvanlig bakgrundsinformation innehåller under- sökningen individernas livshistoria vad gäller utbildning, yrkesarbete och arbetstid, förvärvsfrånvaro, barnafödande, samboende, giftermål och separationer månad för månad till intervjutid- punkten. För vet vi således huruvida individen huvud- sakligen var studerande, yrkesarbetande eller icke-yrkesverksam. Det speciella med datamaterialet är att vi har information om vad de icke- yrkesverksamma gjorde, dvs. om de var (a) föräldralediga, (b) hem- arbetande, (c) arbetslösa, (d) i militär tjänst, (e) i övrig aktivitet eller (f) i blandade aktiviteter. Föräldraledighet definieras som tjänstledig från förvärvsarbete för vård av barn i hemmet, betalt eller obetalt. Hemarbetande var inte tjänstlediga. Övriga aktiviter betecknar en rad olika aktiviter, bl.a. långresor, medan blandade aktiviteter inbegriper perioder med flera icke-yrkesaktiviter om mindre än 3 månaders varaktighet vardera. Undersökningen har inte (alltid) registrerat aktiviteter som varade än 3 månader, varför t.ex. männens föräldraledighet sannolikt är underrapporterad. 6 Yrkesaktivitet som omfattade mindre än har heller inte registrerats. Unikt för denna studie är att vi kunnat kombinera dessa livshisto- rier med uppgifter om månadslön för individerna. Dessa har hämtats från de register hos SCB som ligger till grund för SOS Löner. För deltidsarbetande har SCB räknat om lönen till heltidslön. Information finns om arbetstid i procent av heltid. Uppgifterna är kompletta för anställda i den offentliga sektorn och för tjänstemän i privat sektor. För arbetare i privat sektor är täckningsgraden lägre, men finns uppgifter för anställda inom tillverkningsindustri, transporter samt handel och distribution. Dessa lönedata har den stora fördelen, jämfört med intervjurapporterade löner, att de inte är behäftade med minnesfel. Vi observerar individens lön en gång . 5Liknande metoder har använts bl.a. av och (1994), Stafford och (1996) och Belzil, och (1995). 6Intervjuarna skulle enligt instruktionerna inte registrera aktiviteter som varade mindre än , dock har vissa gjort det ändå (SCB 1995). skattningarna har alla löner omräknats till priser med hjälp av ett prisindex. I våra analyser använder vi dessa heltidslöner (i natur- liga logaritmer) som beroende variabel. De humankapitalvariabler vi använder är utbildning, yrkeserfarenhet och yrkeserfarenhet i kvadrat. Utbildning är grupperad i fem nivåer: 1) referenskategorin, som är folkskola och grundskola, är utelämnad i tabellerna; 2) 2-årig fackskola och gymnasieskola; 3) 3–4-årigt gymnasium; 4) yrkesut- bildning som kräver minst 2-årigt gymnasium eller viss högskoleut- bildning; och 5) fullföljd högskoleutbildning. Yrkeserfarenhet mäts i månader, deltidsarbete har omräknats till heltidsmånader och frånvaroperioder har (förstås) inte inräknats. Vår icke-yrkes- aktivitetvariabel mäts också i månader och båda variablerna är summerade till ifrågavarande år. Eftersom lönerna har rapporterats för olika månader för de olika sektorerna och dessa månader även varierat har vi valt att koppla ihop lönerna ett visst år med oberoende variabler räknade året innan. Vi använder också flera kontrollvariabler: (i) en variabel som är lika med ett om individen var samboende eller gift i fråga och eljest lika med noll, (ii) en variabel som mäter antalet barn , (iii) indikatorer för om individen är född i (referenskategori), i annat nordiskt land eller utanför och (iv) en variabel för privat (referenskategori), statligt eller kommunalt anställd. Vi inkluderar vidare dummyvariabler för de olika kohorterna i tvärsnittsekvationerna medan vi i panelskattningar- na lägger in dummyvariabler för kalenderår för att justera för årsvariationer. 10.4 Moderskaps- och föräldraförsäkringen Föräldraförsäkringen infördes och gav mödrar och fäder till nyfödda barn rätt till sex månaders föräldraledighet med kompensa- tion för av inkomstbortfallet för inkomster understigande 7,5 basbelopp. hade en moderskapsförsäkring som dels gav alla mödrar ett engångsbelopp, dels gav förvärvsarbetande mödrar en ersättning som motsvarade av nettoinkoms- ten . Föräldraförsäkringen förlängdes stegvis; till 7 månader 1975, 1978, 1980 och 1989. har tre av månaderna ersatts med ett lågt s.k. garantibelopp som är lika för alla (per dag fr.o.m 1987). Föräldrapenningen är skattepliktig samt pensions- och semestergrun- dande. Att förändringarna varit så många betyder att föräldraledig- hetsförmånerna varierat mycket mellan individerna i vårt urval beroende på när de fick sina barn. 1995 och 1996 (efter den period vi studerar) sänktes ersättningsnivån i föräldraförsäkringen och det beslutades att en månad av de 15 skulle vara reserverad för vardera föräldern och inte kunna överlåtas. Ensamstående föräldrar har dock rätt till båda dessa månader. är ersättningen och per dag . För att ha rätt till tjänstledighet för föräldraledighet måste föräl- dern antingen ha varit anställd hos samma arbetsgivare före födseln eller under tolv av de 24 månader som föregick födseln. Ersättningen grundas på den inkomst föräldern hade före födseln och tidigare. Föräldrar som inte har någon inkomst är endast berättigade till en föräldrapenning motsvarande garantinivån. Föräldrarna kan fördela ledigheten mellan sig och använda ledighetsdagarna på heltid eller deltid till barnet fyller . I de flesta fall är det dock modern som tar ut den största delen av ledigheten; använde mödrarna av de ersatta dagarna (RFV, 1992). Sammantaget ger reglerna för föräldraledighet föräldrar, särskilt kvinnor, ett starkt incitament till att yrkesarbeta innan de får barn eller att t.o.m. vänta med att skaffa barn tills inkomsten är tillräckligt hög. Sannolikt har detta varit en starkt bidragande faktor till ökningen av kvinnors yrkesarbete i (och , 1992). I det följande presenterar vi resultaten från tvärsnittsekvationerna och panelskattningarna. I tabell 10.1 visas medelvärden och standardavvi- kelser för de individer som ingår i analyserna. Vi använde två kriterier för att avgränsa urvalet. För det första ingår bara de individer för vilka vi har någon löneuppgift, vilket har uteslutit särskilt arbetare i privat sektor (se ovan). För det andra har vi bara tagit med de individer som faktiskt arbetade . Detta innebär bl.a. att tjänstlediga inte ingår i tvärsnittsekvationen även om det finns löneuppgift för dem. I panelskattningarna har vi uteslutit observationer för personer för att alla kohorter ska inkluderas i analysen från samma ålder och för att inte få med extraarbetande gymnasister m.fl. Tabell 10.1 visar att män i genomsnitt hade högre löner, längre samlad yrkeserfarenhet (räknat i heltidsmånader) samt en högre andel med högskoleexamen än kvinnor. Däremot hade kvinnor, inte oväntat, längre samlad tid utan yrkesarbete. Skillnaderna när det gäller föräldraledighet och hushållsarbete är särskilt anmärkningsvär- da; medan kvinnorna i vårt urval i genomsnitt hade varit föräldraledi- ga och utfört hushållsarbete på heltid hade männen endast varit föräldralediga och utfört hushållsarbete på heltid i genomsnitt. Det är också intressant att jämföra variationskoefficienten (standardavvikelse/medelvärde) för kvinnors föräldraledighet, vilken är nästan 1, med den för kvinnors tid i hushållsarbete, omkring 3, samt med den för männens föräldraledighet, omkring 5. Detta innebär att variationen i hur lång föräldraledighet kvinnor tar är liten, variationen i hushållsarbetstid är större och variationen i männens uttag av föräldraledighet är mycket större. Tabell 10.1 Medelvärden och standardavvikelser för vårt urval övrig aktivitet, mån diverse aktiviteter, mån militär tjänst, mån fackskola o.dyl., % 3–4-år gymnasium, % viss eftergymnasial, % gift/samboende, % enskild tjänst, % statlig tjänst, % uppväxt i , % i annat nordiskt land, % Löner , övriga variabler vid utgången av 1991. I tabell 10.2 redovisas våra resultat för en tvärsnittsekvation för (logaritmen av) lönen 1992. Den första kolumnen för vardera könet presenterar resultaten från standard-löneekvationen där total icke- yrkesverksam tid ingår bland högersidans variabler. Vi finner, som väntat, att lönen stiger med yrkeserfarenheten men i avtagande takt, att utbildning har positiv avkastning och att icke-yrkesaktivitet reducerar lönen. Vi ser också att avkastningen på yrkeserfarenhet är väsentligt högre för män än för kvinnor. Värt att lägga märke till är vidare den positiva och signifikanta effekten på kvinnors lön av antal barn (vid lika förvärvsfrånvaro) och den negativa och signifikanta effekten av statlig anställning för män. Vi ser också att våra ekvationer har en hög förklaringsgrad (mätt med determinations- koefficienten, R2, justerad för antalet frihetsgrader) jämfört med de löneekvationer som återfinns i tidigare studier, vilket sannolikt beror på att vi använder lönedata från register vilka i mindre utsträckning är behäftade med mätfel än de självrapporterade löner som vanligen ingår i datamaterial av denna typ. Tabell 10.2 Löneekvation, tvärsnitt. (306,5) (307,1) (90,8) (90,0) (6,14) (5,80) (5,96) (6,09) yrkeserfarenhet2*10–3 –0,0029 (4,22) –0,0027 (3,89) –0,0093 (6,54) –0,0097 (6,82) (2,60) (2,44) (1,21) (1,12) (6,14) (5,98) (4,45) (3,97) (14,06) 0,1483 (13,71) (4,65) (4,54) (23,96) 0,3206 (23,81) (9,06) (8,79) –0,0006 (4,46) –0,0014 (2,04) –0,0001 (0,40) –0,0084 (2,17) –0,0005 (3,65) –0,0083 (0,76) –0,0008 (1,54) –0,0009 (1,01) –0,0006 (1,71) –0,0033 (2,08) –0,0020 (4,23) –0,0028 (1,84) (1,44) (1,82) (1,57) (1,24) (1,84) (2,75) (1,03) (0,68) (1,07) –0,0139 (1,28) –0,0141 (1,30) –0,0859 (4,08) –0,0894 (4,23) –0,0213 (2,78) –0,0201 (2,63) –0,0862 (4,31) –0,0766 (3,80) –0,0375 (2,10) –0,0352 (1,97) –0,0433 (0,72) –0,0338 (0,56) –0,0346 (2,07) –0,0318 (1,90) –0,0371 (0,86) (0,21) Löner , övriga variabler vid utgången av 1991 och t-värden inom parentes. Dessa negativa effekter av förvärvsfrånvaro stämmer överens med resultaten från de amerikanska studierna och dessas vanliga tolkning. Kvinnor drabbas av en liten – – men dock signifikant löneförlust av förvärvsfrånvaro. 7 För män är löneförlusten större, . Den andra kolumnen för varje kön ger emellertid en något annorlunda bild. När vi delar upp frånvarotiden på dess delkomponenter finner vi att föräldraledighet inte har någon negativ, signifikant effekt på kvinnors löner. De typer av frånvaro som bidrar till att reducera kvinnors löner är hemarbete och arbetslöshet. För män är däremot löneeffekten av att ta ut föräldraledighet negativ och signifikant. Resultaten tyder på att om en man tog föräldrale- dighet – något som är extremt ovanligt – så skulle hans framtida lön minska med . Även arbetslöshet minskar männens löner. Men är effekterna av de olika typerna av frånvaro verkligen olika? Eller beror skillnaderna mellan koefficienterna på slumpen? För att testa om skillnaderna mellan koefficienterna är statistiskt säkerställda använde vi ett s.k. F-test. Det visade att hypotesen att koefficienterna för kvinnornas frånvarokompontenter är lika kunde förkastas på 5 procent-nivån, medan motsvarande hypotes för männen endast kunde förkastas (på 5 procent-nivån) om komponenten militärtjänst ingick i testet. Som tidigare diskuterats har tvärsnittsskattningar klara begräns- ningar. De ger sambandet mellan den lön individen hade ett visst år och bl.a. tidigare frånvaro, men säger ingenting om riktningen på detta samband. Det är vidare troligt att en eller flera av de oberoende variablerna är korrelerade med slumptermen. Ett vanligt sätt att komma till rätta med det senare problemet är att anta att denna korrelationen är av en speciell typ, nämligen att det finns en icke- observerad individspecifik egenskap (t.ex. motivation) som är över tiden, påverkar lönen och är korrelerad med en eller flera av de oberoende variablerna. Den kan t.ex. vara korrelerad med tid i föräldraledighet eller arbetslöshet. En mer rättvisande bild av förvärvsfrånvarons effekter på lönerna får man om man använder uppgifter om lön både före och efter förvärvsfrånvaron. Vi har därför genomfört panelskattningar i vilka skillnaden mellan (logaritmen av) lönen ett visst år och medelvärdet över alla år för individen är den beroende variabeln. På samma sätt är, som tidigare nämnts, de oberoende variablerna skillnaden mellan värdet året innan löneåret och medelvärdet över åren för individen. Variabler som inte varierar , som t.ex. ursprungsland och den individspecifika effekten, går då bort. I panelen har vi använt information om löner för åren 1971–1992 vilken, som nämnts tidigare, relaterats till värden på de oberoende variablerna december året innan, dvs. för åren 1970–1991. 7 (1 – exp(0,0006)) x 12 = 0,0072. Detta innebär att vi som mest har 22 observationer för någon individ eftersom vi startar . Vi ser att resultaten (tabell 10.3) skiljer sig från dem i tvärsnitt- sekvationen. För det första finner vi att skillnaden i avkastningen på yrkeserfarenhet mellan kvinnor och män är mindre. För det andra har total icke-yrkesaktivitet (se första kolumnen för vardera könet) en mer negativ effekt för både män och kvinnor än i tvärsnittsekvationen och effekten är mer negativ för män än för kvinnor. För det tredje bidrar föräldraledighet (se andra kolumnen för vardera könet) till att reducera lönerna för både kvinnor och män, men effekten är större för män. För det fjärde har skillnaderna i de olika frånvarotypernas effekter på lönerna försvagats något för kvinnor. För män kan vi dock fortfarande förkasta hypotesen (i ett s.k. F-test) att koefficienterna (både med och utan militärtjänsten) är lika på 1 procent-nivån, medan vi för kvinnor endast kan förkasta hypotesen på 10 procent-nivån. För det femte observerar vi att för kvinnor är löneeffekten av ökad utbildning negativ på de två lägsta utbildningsnivåerna, vilket kan förefalla egendomligt. Förklaringen till detta är sannolikt att det är en liten och speciell grupp som uppnår t.ex. gymnasiekompetens efter . Tabell 10.3 Panelskattningar. Beroende variabel: avvikelse fr ån medelvär- det i ln lön. Män och kvinnor . (344,2) (343,7) (96,22) (92,86) (7,74) (7,78) (4,14) (3,92) yrkeserfarenhet2*10–3 –0,0041 (8,04) –0,0041 –0,0078 (16,6) –0,0077 (16,3) –0,0235 (2,10) –0,0230 (2,05) –0,0240 (0,83) –0,0227 (0,79) –0,0490 (3,11) –0,0482 (3,06) –0,0317 (0,97) –0,0310 (0,95) (2,43) (2,44) (1,60) (1,53) (5,03) (5,03) (1,20) (1,01) –0,0013 (7,16) –0,0041 (4,87) –0,0015 (5,06) –0,0057 (2,98) –0,0013 (5,99) –0,0067 (1,27) –0,0016 (2,68) –0,0021 (1,76) –0,0006 (1,33) –0,0018 (0,79) –0,0037 (3,58) –0,0137 (5,59) (1,56) (0,88) (0,87) –0,0024 (0,34) –0,0018 (0,25) (1,75) (1,73) –0,0026 (0,67) –0,0030 (0,76) Anm. t-värden inom parentes. Hur mycket betyder då skillnaderna i förvärvsfrånvaro för löneskill- naderna mellan kvinnor och män? Låt oss ta ett förenklat räkneexem- pel för att belysa det. Om vi antar att kvinnor hade lika kort frånvaro som män, enligt tabell 10.1, skulle deras löner vara 2,2 procent8 högre (baserat på estimaten i tabell 10.3). Eftersom det faktiska lönegapet var enligt tabell 10.1 innebär det att skillnaden i förvärvsfrånvaro förklarar av denna löneskillnad. På motsvarande sätt kan vi räkna ut att om kvinnor hade lika lång yrkeserfarenhet som män (158,2 månader enligt tabell 10.1) skulle de ha 4,9 procent9 högre lön (baserat på estimaten i tabell 10.3) vilket motsvarar av den totala löneskillnaden. Detta innebär att omkring hälften av den totala löneskillnaden mellan kvinnor och män förklaras av skillnader mellan könen i yrkeserfa- renhet och frånvaro. I detta kapitel har vi presenterat resultat från en ny svensk studie av sambandet mellan förvärvsfrånvaro och löner. Vi finner att tid utan förvärvsarbete har en negativ effekt på både kvinnors och mäns löner. Så långt överensstämmer således våra resultat väl med de från studier baserade på amerikanska data, vilka har setts som bevis för att frånvaro leder till att individens kunskapskapital minskar i värde. Vi har emellertid i vår studie haft möjlighet att dela upp frånvaron i dess olika komponenter – tid för föräldraledighet, hemarbete, arbetslöshet osv. – vilket de amerikanska studierna inte kunnat göra. det visar det sig att de olika typerna av icke-arbetad tid har skilda effekter på lönerna, något som ger upphov till tvivel på att deprecie- ring av kunskapskapital är den enda möjliga tolkningen av sambandet mellan frånvaro och löner. Om individens kunskapskapital rostar (deprecieras) när hon/han är frånvarande så borde effekten vara densamma oavsett frånvaroslag. Möjligen skulle man kunna hävda att tid i arbetslöshet kan väntas ha en mer negativ effekt än föräldrale- dighet, eftersom man efter den senare typen av frånvaro, men inte efter den förra typen, i allmänhet går tillbaka till samma arbete. Detta kan dock inte förklara varför föräldraledighet har en mer negativ effekt på mäns löner än på kvinnors. Vi finner slutligen att skillnaderna mellan könen i frånvaro och yrkeserfarenhet har stor betydelse för löneskillnaderna mellan 817 x [1– exp(0,0013)] . 937,3 x [1– exp(0,0013)] . kvinnor och män: omkring hälften av den totala löneskillnaden mellan kvinnor och män kan tillskrivas skillnader i yrkeserfarenhet och frånvaro. Detta kapitel bygger på , , , . & S. Vroman (1996), Career interruptions and subsequent earnings: A reexamination using Swedish data, Reports in Demography 111, . Vi vill tacka för finansiering av . Vromans vistelse vid demografiska avdelningen samt och för stöd till projektet. Belzil, C., , W. & P. Hergel (1995) Endogeneity, self-selectivity and the sensitivity of female earnings to non-participation, Working paper 95-09, , . Corcoran, M., , G.J. & M. Ponza (1983) A longitudinal analysis of white women's wages, , Vol. 18, s. 497–520. & J. Nynabb (1992) Gender wage differentials and interrupted work careers: Swedish evidence, Working paper 1992:17, , . Gronau, R. (1988) Sex-related wage differentials and women's interrupted labor careers – the chicken or the egg, , Vol. 277–301. (1981) Male-female lifetime earnings differentials, i Studies in labor market behavior: and the , G. m. fl. ), In- dustriens utredningsinstitut, . & F. P. Stafford (1994) Three regimes of child care: The , the , and , i Social protection versus economic flexibility, R. Blank (red. ), , . Polachek (1994) Panel estimates of male-female earnings functions, , Vol. 29, s. 406–428. Mincer, J. (1974) Schooling, experience, and earnings, , . Mincer, J. Polachek (1974) Family investments in human capital: Earnings of women, , Vol. 82, s. 576–608. (1992) Socialförsäkringsstatistik. Fakta 1992 , . Stafford, F.P. & M. (1996) Time out for childcare: Signalling and earnings rebound effects for men and women, Labour, Vol. 10, s. 609–629. SCB (1995) Familj och arbete, Sysselsättnings- och utbildningshistoria, Avsnitt 7, . & F. P. Stafford, (1992) Female labour force participation, fertility and public policy in , , Vol. 199–215. kvinnor med högre utbildning som medel mot låga kvinnoinkomster Ökad utbildning har föreslagits som ett sätt att lösa flera olika samhällsproblem. har utökad utbildning förordats som ett medel för att öka produktiviteten och produktionen i ekonomin. Under de med ökade löne- och arbets- löshetsklyftor mellan hög- och lågutbildade har ökade utbildningsin- satser setts som en möjlighet att få en större överensstämmelse mellan efterfrågan och utbud på arbetsmarknaden och därmed som en möjlighet att förbättra situationen för dem med kort utbildning. Utbildning har också använts i syfte att minska konjunkturarbetslös- heten. Även inom jämställdhetspolitiken har utbildning setts som ett medel. En del av löneskillnaderna beror på att kvinnor och män har olika arbetsrelaterade egenskaper som t.ex. olika lång utbildning. Om kvinnor och män hade utbildats så hade den totala löneskillnaden alltså varit mindre. Kvinnor och män i yngre genera- tioner har fått allt mer lika utbildning om jämförelsen avser utbild- ningens längd. Det borde leda till gradvist minskande löneskillnader. visar flera undersökningar att kvinnor får lägre avkastning än männen för en utbildning av viss längd. En förklaring till denna skillnad i avkastning kan var att kvinnor och män visserligen utbildar sig men att utbildningsinriktningen starkt skiljer sig åt 1 och att männen väljer utbildningar som ger högre ekonomiskt utbyte. Ett sätt att undersöka vilken betydelse skillnader i utbildningsval har är att undersöka löner eller arbetsinkomster för kvinnor och män som genomgått samma utbildning. Kvarstår det ej oväsentliga 1 Se (1997). skillnader mellan kvinnors och mäns arbetsinkomster för dem som genomgått samma utbildning så visar det att inte ens en lika fördel- ning på utbildning är tillräcklig för utjämna arbetsinkomsterna. Detta kapitel redovisar resultat från en undersökning av högre utbildade kvinnors och mäns årsarbetsinkomster. I det följande avsnittet presenteras den databas som undersökningen b ygger på. I avsnitt 11.3 ger en första grov bild av arbetsinkomsterna för kvinnor och män inom ett antal examensgrupper och i avsnitt 11.4 behandlas frågan om kvinnor och män med samma utbildning hamnar inom olika sektorer av ekonomin.