sou · GRB336 · 2004-01-01 00:00:00 — Den andra delen, den oförklarade komponenten, representerar skillnader i avkastning på egenskaper som är lika mellan könen.28 Uppdelningen görs emellertid mest för att få en uppfattning om genom vilka kanaler en statistisk diskriminering kan tänkas påverka löneskillnaderna.29 I en analys av den historiska utvecklingen av män och kvinnors löner i visade och (1999) att kvinnor förbättrat sin position gentemot männen. Detta gäller särskilt den oförklarade delen. Yngre kvinnor har förbättrat sin position mer än andra kvinnor. Denna analys sträckte sig . tycks emellertid utvecklingen mot jämnare löner ha avstannat och till och med ökat (, och , 2002). I nästföljande två kapitel kommer utvecklingen av lönegapet under 28Uppdelningen sker genom att utnyttja Oaxaca-dekomponering (Oaxace, 1973). 29Datamaterialet är hämtat ifrån LINDA-databasen som har kompletterats med timlöner (se och , 2000 för beskrivning av databasen). Bilaga 12 till LU 2003 Föräldrapenning och löneskillnader att närmare studeras, liksom män och kvinnors löneprofiler. 5.1.1Lönegapet mellan kvinnor och män I början av karriären är löneskillnaderna mellan kvinnor och män mindre. Över tiden får emellertid män en bättre avkastning på arbetserfarenhet än kvinnor. Detta illustreras i diagram 5.1, för kvinnor och män födda –1969 som inträdde på arbetsmarknaden (liknande resultat hade erhållits med andra kohorter). Löneutvecklingen för män och kvinnor, födda 1967- Anm.: Genomsnittliga timlöneutvecklingen för män och kvinnor födda . Data har begränsats till de individer som kom ut på arbetsmarknaden . Källa: LINDA-databasen. Genom regressionsanalyser är det möjligt att dels inkludera fler kohorter, dels separera olika förklaringsfaktorer bakom utveck- lingen. Den första och fjärde kolumnen i tabell 5.1 visar skattningar av timlöneekvationer där endast kön inkluderats som förklarande variabel, . Bilaga 12 till LU 2003 hur den oförklarade löneskillnaden förändras när fler förklarande variabler inkluderas stegvis. I steg två (modell 2 och 5) inkluderas utbildningsnivå, arbetserfarenhet, boenderegion och familjekarak- teristika. I steg tre (modell 3 och 6) inkluderas även variabler för sektor och yrke. Tabell 5.1 Timlöneestimeringar med olika specifikationer, Modell 1 och 4 inkluderar bara kön, Modell 2 och 5 inkluderar kön och andra individkarakteristika och Modell 3 och 6 inkluderar ovanstående samt kontroller för sektor och yrke () -0,187 -0,136 -0,111 -0,154 -0,144 -0,111 Kontroll för sektor/yrke Anm.: Skattningen görs på LINDA-databasen , 1992 och 1999. Beroende variabel är logaritmerad timlön. Urvalet består av personer i åldern . Individkarakteristika är kön, ålder, utbildning, arbetslivserfarenhet, storstadsregion, nationalitet, civilstånd, antal barn och om personen varit arbetslös . Kontroll för sektor/yrke inkluderar vilken sektor individen arbetade inom 1992 och inkluderas även yrke. Källa: LINDA-databasen. Resultaten visar att kvinnor i genomsnitt har 15 - lägre lön än män. Detta avspeglar den verkliga skillnad i timlöner som finns mellan män och kvinnor på arbetsmarknaden. En del av denna skillnad kan förklaras med att män och kvinnor har olika individka- rakteristika (t.ex. ålder, utbildning och arbetslivserfarenhet). Skillnaderna minskar då till . Med kontroll för att män och kvinnor dessutom tenderar att arbeta inom olika yrken stannar vi på en oförklarad löneskillnad motsvarande . Tabell 5.2 visar resultaten från en dekomponering av löneekvationerna för de två åren. Som referens används först mäns (första raden) och därefter kvinnors (andra raden) avkastning på olika individkarakteristika. Tabell 5.1 och 5.2 visar tillsammans två tydliga mönster. För det första att fler förklarande variabler ökar den förklarade delen av löneskillnaden. Den oförklarade delen minskar särskilt när vi inkluderar sektor/yrke i analysen. För det andra, genom att jämföra resultaten , kan Bilaga 12 till LU 2003 man sluta sig till att den förklarade delens andel har sjunkit till hälften från att det 1992 var nästan två tredjedelar av det totala gapet (män som referensgrupp). Detta indikerar att kvinnor och mäns egenskaper och karakteristika har närmat sig varandra. Det vill säga att kvinnor och mäns utbildningsnivå och arbetserfarenhet tenderat att bli mer lika varandra i genomsnitt. har emellertid den oförklarade delen av skillnaden ökat. I analysen saknas ett flertal viktiga variabler, exempelvis variabler som mäter position på arbetsplatsen och personalansvar. Studier som inkluderat sådana finner betydligt lägre oförklarade skillnader. och (1997) finner att huvudorsaken till att män och kvinnor har olika lön är att de har olika arbeten, olika befattningar samt arbetar i olika branscher och företag. Den observerade skillnaden mellan mäns och kvinnors löner är till männens fördel, men när de jämför män och kvinnor i samma befattning på samma arbetsplats är skillnaden bara . Detta skulle indikera att direkt lönediskriminering endast kan förklara en mycket liten del av de totala löneskillnaderna mellan könen. och (1997) påpekar att forskningen mer måste fokusera på rekryteringsprocessen och att frågor av följande slag formuleras. Vem får, respektive får inte erbjudanden och under vilka förhållanden och omständigheter sker detta, och (2001) studerar betydelsen av yrkessegregering för löner och lönegapet mellan män och kvinnor, särskilt hur lönegapet varierar inom olika yrken. Gapet förefaller vara minst i mansdominerade yrken och störst i kvinnodominerade yrken. Detta gäller också det oförklarade gapet mellan män och kvinnor. Yrkessegregeringen förklarar av löneskillnaderna mellan män och kvinnor. Vidare visar Albrect m.fl. (2003) att även om lönegapet mellan kvinnor och män i genomsnitt är lika stort som det var i , har gapet markant ökat speciellt i den översta kvartilen av inkomstfördelningen. Enligt deras slutsats är det den vertikala könssegregeringen, det s.k. glastaket, på den svenska arbetsmarknaden som förklarar det stora lönegapet i . Löneskillnaderna mellan män och kvinnor är relativt små på låg- och mellaninkomstnivåer däremot finns det betydande löneskillnader i de högre inkomstklasserna. Ett annat sätt att säga det är att lönespridningen mellan män är större än lönespridningen Bilaga 12 till LU 2003 mellan kvinnor vilket antas vara en följd av att kvinnor har svårare att göra karriär på den svenska arbetsmarknaden. Tabell 5.2 Dekomponering av löneskillnaden mellan män och kvinnor i en förklarad och en oförklarad del Anm.: De variabler som ingår i skattningen är individkarakteristika och sektor/yrke, dvs. modell 3 och 6 i tabell 5.1. Lönerna har dekomponerats med Oaxaca-dekomponering (, 1973). 5.1.2Kvinnor och mäns löneprofiler En hypotes som framförts är att kvinnor strategiskt väljer utbildningar och yrken som i största möjliga omfattning låter sig kombineras med ansvar för hem och familj. Sådana yrken utmärks enligt teorin av att de inte straffar långa perioder med lös anknytning till arbetsmarknaden (Polachek och , 1993, Blau och Ferber, 1992). Yrken som inte straffar lös anknytning till arbetsmarknaden bör karaktäriseras av låg humankapitaltillväxt, och således tämligen flacka inkomstprofiler. Detta implicerar också att erfarenhet av yrket inte väsentligt förbättrar den anställdes produktivitet. Ju större humankapitaltillväxten är i yrket, desto mer straffas frånvaroperioder inte bara genom att lönen uteblir utan även genom att man också missar löneökningar. Löneprofilen visar individens löneutveckling över arbetslivet. Om vi bortser ifrån löneökningar som följer av en allmän prisförsämring eller genom produktivitetshöjande faktorer som inte är beroende av individens egen kompetensutveckling, är löneutvecklingen nära sammanbunden med arbetets utbildningsinnehåll. Diagram 5.2 visar schematiskt hur löneprofilen ser ut för arbeten med olika utbildningsinnehåll (m.fl. 1996). De som väljer arbeten med ett stort utbildningsinnehåll får en positivt lutande lönebana och de som väljer arbeten utan utbildningsinnehåll får en flack löneprofil. Bilaga 12 till LU 2003 individer med likartad möjlighet att söka jobb inom båda yrkena och för att arbetsgivare ska kunna locka till sig individer inom båda branscherna måste den flacka kurvan ha en högre ingångslön. I diagram 5.3 och 5.4 redovisas skattade löneprofiler för män och kvinnor fördelat på utbildningsnivå (gymnasium eller högskola) och på sektor (offentlig eller privat). Förklarande variabel är arbetslivserfarenhet. Kvinnor följer det teoretiska mönstret. Flackare lönebanor (vilket för båda utbildningsnivåerna är offentlig sektor) har en högre ingångslön. Och kurvorna korsar varandra . Kvinnor arbetar också i betydligt större utsträckning än män inom offentlig sektor vilken har en flackare löneprofil än den privata. Män avviker ifrån mönstret. Offentlig sektor har en flackare profil oberoende av utbildningsnivå, men den har också en något lägre ingångslön. I princip borde det innebära att offentlig sektor har svårare att rekrytera män. Andelen män i privat sektor är också betydligt högre i privat sektor än i offentlig (i privat mot i offentlig sektor). Direkt relaterat till detta är i vilken utsträckning som män och kvinnor får del av internutbildning. Som redogjordes för i kapitlet om arbetsgivares beteende får kvinnor mindre del av internutbildning och i mindre utsträckning utbildning som leder till högre positioner eller lön. Detta gör det naturligtvis svårt att avgöra i vilken utsträckning som kvinnor gör ett medvetet val eller i vilken utsträckning valet är betingat av arbetsgivares rekryteringsmönster. och (2001) visar också att avkastningen på erfarenhet för kvinnor är högre i mansdomine- rade yrken än i kvinnodominerade. Kvinnors löneprofil är brantare i mansdominerade yrken. En reflektion som kan göras i ljuset av detta resultat är naturligtvis varför kvinnor i så fall väljer att arbeta i kvinnodominerade yrken om det drabbar deras löneutveckling. Deras svar är att resultatet ligger i linje med teorier som förklarar yrkesval med att individer som väntar sig vara frånvarande under flera perioder under yrkeslivet, väljer yrken där straffet för detta är minst. Vår bedömning är att man till detta också bör lägga arbets- givares sortering som förklarande faktor. Det är inte självklart att kvinnor får tillgång till mansdominerade yrken annat än i liten utsträckning. Som räkneexemplet i arbetsgivarkapitlet visade kan andelen kvinnor i vissa yrken ses som en residual till andelen män i andra yrken. Bilaga 12 till LU 2003 Om kvinnan har barn minskar sannolikheten att arbeta i ett mansdominerat arbete (och , 2001, Nermo, 1999). Denna effekt tycks emellertid vara mindre i än i exempelvis (Nermo, 1999). Lutningen på lönekurvan lyfts ofta fram som en central faktor i diskussioner om föräldraförsäkring. Som Waldfogel (1998) poängterar finns det en potentiell länk mellan föräldraledighet och kvinnors löner genom ett arbetsrättsligt skydd av sin anställning under föräldraledigheten möjliggör för kvinnor att hålla kvar sin anställning och arbetsgivaren förlorar mindre av företagsspecifikt kunnande. Däremot kan denna positiva effekt motverkas av att kvinnorna är frånvarande , varmed riktningen på lönen är obestämd. Det går inte att se denna typ av resultat i de analyser vi genomfört. Diagram 5.2 Löneprofiler för arbeten med olika utbildningsinnehåll Arbeten med litet utbildningsinnehåll Arbeten med större utbildningsinnehåll Anm.: Diagrammet har hämtat inspiration från m.fl. (1996). Bilaga 12 till LU 2003 Diagram 5.3 Löneprofiler för män i privat sektor och kvinnor i offentlig sektor, med gymnasieutbildning Män i privat sektor med gymnasieutbildning Kvinnor i offentlig sektor med gymnasieutbildning Män i offentlig sektor med gymnasieutbildning Kvinnor i privat sektor med gymnasieutbildning Anm.: Beräkningarna är en tvärsnittsanalys av individers timlöner , där genomsnittlönen har fördelats på arbetslivserfarenhet, sektor och kön. Urvalet har begränsats till individer med arbete och gymnasieutbildning. Källa: Linda-databasen och egna beräkningar. Löneprofiler för män i privat sektor och kvinnor i offentlig sektor, med högskoleutbildning Kvinnor i offentlig sektor med högskoleutbildning Kvinnor i privat sektor med högskoleutbildning Anm.: Beräkningarna är en tvärsnittsanalys av individers timlöner , där genomsnittslönen har fördelats på arbetslivserfarenhet, sektor och kön. Urvalet har begränsats till individer med arbete och högskoleutbildning. Källa: Linda-databasen och egna beräkningar. Bilaga 12 till LU 2003 Familjelönegapet mäter löneskillnader mellan kvinnor som har och kvinnor som inte har barn. Tre huvudsakliga förklaringar till fa- miljelönegapet har framförts (, 2002); i) det kan finnas skillnader i ackumuleringen av humankapital, i form av arbetslivs- erfarenhet, anställningstid i företaget och internutbildning mellan kvinnor med och utan barn i samma ålder, ii) kvinnor med barn kan föredra arbeten som inte kräver övertidsarbete eller hög arbetsbelastning, iii) kvinnor med barn kan vara mindre arbetsmotiverade än kvinnor utan barn. För att testa effekten med ett svenskt datamaterial, har ytterligare regressionsanalyser genomförts.30 De förklarande variablerna i skattningen är desamma som i föregående kapitel. Resultaten redovisas i tabell 5.3. Tabell 5.3 Skattning av familjegapet i Arbetade timmar/ 1000 Anm.: Random effects panel data modell för kvinnor med och utan barn (n=2.967) samt för män med och utan barn (n=2.931). *** Signifikant på 0,001-nivå, ** Signifikant på 0,01-nivå, * Signifikant på 0,05-nivå. Resultaten tyder på att det finns ett familjelönegap i , för kvinnor är detta negativt, medan det däremot är positivt för män. 30 Random effects panel data-modell för kvinnor och män separat. Ln (wit) = α + β Xit + u it , där u it = µ i + v it. Bilaga 12 till LU 2003 Att ha barn (en dummyvariabel som indikerar huruvida individen har barn eller inte) minskar lönen för kvinnor, men ökar lönen för män, i genomsnitt. Familjeinkomsten kanske därför kan sägas vara oförändrad. De övriga faktorerna verkar ha kvantitativt likartade effekter för både män och kvinnor. Resultatet överensstämmer relativt väl med de resultat man finner i andra länder när timlöner studeras (, 2002). Det bör emellertid betonas att det finns ett väsentligt familjelönegap om man studerar månadslöner. Kvinnor med barn jobbar oftare deltid än kvinnor utan barn, något som också gäller för . Resultaten ska dock tolkas med viss försiktighet. Analysen har inte tagit hänsyn till självselektion till olika sektorer vid estimeringen. Mincer & Polachek (1974) argumenterar att speciellt de som förutser att ha karriäravbrott väljer yrken som underlättar detta. Detta är yrken med relativt flack inkomstprofil, men med relativt höga ingångslöner. Att familjegapet för män är positivt kan implicera att arbetsgivare positivt särbehandlar män som blir föräldrar för att förhindra dem att vara frånvarande för föräldraledighet. Men även här kan det finnas selektionseffekter som analysen inte hanterat. En möjlig sådan selektion är att män med en negativ utveckling av sin arbetsmarknadssituation har personliga karaktäristika som minskar sannolikheten att de blir förälder. För att analysera effekten av barn för både män och kvinnor mer ingående kommer nästa avsnitt att studera hur frånvaro från arbete på grund av föräldraledighet påverkar löneutvecklingen. 5.3Föräldraledighetens betydelse för löneutvecklingen En del av humankapitalteorin utgår ifrån att humankapital är en beståndsvariabel, och att kapitalet är föränderligt. Humankapitalet kan ökas genom investeringar i form av utbildning och lärande i arbete. Det kan också försämras om individen inte aktivt gör mer investeringar eller får använda sina färdigheter. När individen står utanför arbetsmarknaden är det därför möjligt att hans/hennes humankapital minskat i värde efter avbrottet jämfört med innan. Dessutom är det rimligt att anta att deprecieringen ökar ju längre frånvaron varar. Bilaga 12 till LU 2003 Timlönen sägs reflektera värdet av humankapitalet, alltså individens produktivitet. Enligt teorin borde individer som har haft ett karriäravbrott ha lägre lön jämfört med sina arbetskamrater som inte har varit borta. Den sämre löneutvecklingen skulle följa dels av att individen kan ha gått miste om internutbildning, dels som en konsekvens av förlorat jobbspecifikt humankapital under avbrottet. Den vanligaste orsaken till karriäravbrott för kvinnor är barnafödande. Kvinnor som föder barn är hemma , vilket är mediantiden för första ledighetsperioden (se tabell 2.4). Detta kapitel analyserar hur frånvaroperiodens längd påverkar kvinnors och mäns löner. Genom att utnyttja Föräldraledighets- och kompensationsregister- data (RFV) har frånvarotiden till följd av föräldraledighet och vård av barn beräknats för varje förälder , 1993–1999. Frånvarotiden har räknats som heldagsekvivalenter, t.ex. att räknats som en dag.31 Urvalet består av personer som har observerade data för timlöner både 1992 och 1999, och syftet är att analysera löneutvecklingen mellan dessa tidpunkter. Urvalet består av 27 524 kvinnor och 19 679 män. Att antalet män är lägre beror på att män oftare arbetar inom privat sektor och att löneinformation från den privata sektorn inte är heltäckande.32 Det finns information om alla förvärvsarbetande i den offentliga sektorn men bara för hälften av dem som arbetar inom privata sektorn. Kvinnorna i urvalet är hemma under hela observationsperioden –1999 (varierar mellan 0 och ) medan männens frånvaroperiod är (varierar mellan 0 och ). Kvinnornas ålder var och männens är . Kvinnorna har i medeltal 1,85 barn medan männen har 1,66 barn. Genomsnittstimlön för kvinnorna var och 31Hur man ska definiera perioderna är en delikat frågeställning då det saknas uppgifter om föräldern har arbetat parallellt med föräldraledigheten. I detta fall skulle man lika väl kunnat anta att som var arbete under den andra halvan borde räknas som . Ett motsvarande problem uppstår om föräldrar tar ut ledigt del av veckan. Resultatet kan bli både en överskattning och en underskattning av den faktiska frånvarotiden. En omvänd definition har testats i regressionsanalysen och gav inte annorlunda resultat. 32Att materialet inte är heltäckande innebär att analysen inte utan vidare kan generaliseras till hela arbetsmarknaden. Bilaga 12 till LU 2003 , och för män var motsvarande löner respektive (2000 priser). Data analyseras med en modell av Mincer-Ofek-typ (Mincer och Ofek, 1982). Den har modifierats för att ta hänsyn till hela den period som data finns tillgängliga. Modellen förklarar timlöneförändringen mellan med följande förklarande variabler; frånvaroperiodens längd –1999, dummyvariabler för avslutad utbildningsnivå , ålder, arbetslivserfarenhet, om man flyttat till en storstad, förändring i arbetstid , förändring i civilstatus och antalet barn familjen fött . Beroende variabel i regressionen är differensen mellan de logaritmerade timlönerna vid dessa båda tidsperioder.33 5.3.2Analys av frånvarons betydelse Av resultaten framgår det att frånvaroperiodens längd bara har signifikant negativ inverkan på timlönerna för män (skattningsresultaten redovisas i tabell 5.4). Marginaleffekten av frånvaro är -0,003 för kvinnor och -0,069 för män. Kvinnor förlorar således i löneutvecklingen som en direkt effekt av föräldraledighet , medan mäns förlust i genomsnitt skulle vara . Detta är en direkt effekt av föräldraledigheten, om man därtill skulle inkludera förlusten i arbetslivserfarenhet ökar lönebortfallet. Det är emellertid ovanligt att fadern tar ut föräldraledighet. Få får därför det stora inkomstbortfall som marginaleffekten visar. Genom att beräkna effekten vid det genomsnittliga antalet dagar som föräldrar vanligtvis tar ut, dvs. att pappan tar ut (13,av ) och mamman tar ut de resterande , skulle effekten blir –0,för kvinnan och –1,för mannen. Den genomsnittliga förlusten en familj gör i löneutveckling är således per barn, och fadern står för av denna. Vid omvänd fördelning, skulle resultatet bli respektive . En inkomstneutral fördelning av tiden mellan föräldrarna, dvs. så att förlusten räknat i procent av lönen var lika stor för båda, vore att pappan tog ut av tiden, eller 33 Följande modell skattades med , ln(w99) - ln(w92) = J h + E (x99 – x92) +H . Bilaga 12 till LU 2003 Översatt till inkomstbortfall skulle denna nivå bli ännu lägre, om fadern har högre inkomst än modern. De redovisade resultaten är konsistenta med m.fl. (1999). De finner också att män blir straffade om de tar föräldrale- dighet, likväl som att kvinnor inte straffas. Detta resultat bekräftas också av en dansk studie av Rosholm och (1996) som inte finner några signifikanta effekter av barn på kvinnornas löneut- veckling i . En ytterligare studie på svenska data (, 1991), analyserar anställda vid , både män och kvinnor, och deras löneutveckling . Även denna studie visar, att föräldraledighet inverkar negativt på löneutveck- lingen, i högre grad för män än för kvinnor. För kvinnor var det i stort sett fråga om utebliven löneökning, medan för män ledighet skulle leda till lägre lön. m.fl. (1999) förklarar den lilla effekten på kvinnors löner med att för kvinnor, ligger det i själva systemet som både är universellt och så pass generöst att nästan alla kvinnor tar barnledigt långa perioder (jämfört med t.ex. svenska män eller kvinnor i ). Det finns därför ingen signal i kvinnans beteende som avslöjar hennes ambitioner på arbetsmarknaden. Enligt infor- mationsteoretiska resonemang gäller då att den starka negativa effekten för män av föräldraledigheten sänder en signal till företaget att mannen är mindre karriärorienterad. Den minskning som mannen drabbas av medför att lönen närmar sig den nivå som kvinnor har, en nivå som redan innan kan ha internaliseras i kvinnolönerna genom lägre ingångslöner. Denna tolkning av resultaten är intressant. Om män och kvinnor var lika sannolika att ta ut ledigheten tvingades företagen att även internalisera mäns frånvaro i lönesättningen. Vi skulle då förvänta oss att män och kvinnors löner konvergerade. Bilaga 12 till LU 2003 Tabell 5.4 Regressionsskattning av förändringen i timlön för kvinnor och män till följd av föräldraledighet mellan Antal barn som fötts under Flyttat till storstad under Gift sig eller blivit Anm.: *** Signifikant på 0,001-nivå, ** Signifikant på 0,01-nivå, * Signifikant på 0,05-nivå. Vi har i detta kapitel funnit ett flertal faktorer som är av centralt intresse. Det finns tydliga löneskillnader mellan kvinnor och män, men det går inte att belägga att de skulle vara orsakade av direkt diskriminering. Däremot är det stora skillnader inom vilka yrken man finner män och kvinnor och på vilken befattning de arbetar. Vidare tycks det vara så att kvinnor i betydande utsträckning arbetar inom yrken med flackare löneprofiler än män. Detta implicerar att kvinnor förlorar mindre än män på att vara frånvarande ifrån arbetet. Om det är ett val ifrån kvinnornas sida eller en selektion ifrån arbetsgivarens sida är svårt att avgöra. Däremot bör det vara svårt att finna hållbara rationella argument för kvinnor att frivilligt välja bort välbetalda arbetsuppgifter om det var möjligt att förena detta med familj. Sannolikt är valet även betingat av vilka möjligheter de faktiskt har på arbetsmarknaden. Bilaga 12 till LU 2003 Arbetsgivare har, som vi visade i kapitel tre, anledning att göra ekonomiska överväganden i vem de anställer på vilka arbetsuppgifter. Med återkommande perioder av frånvaro från arbetsplatsen minskar personens produktivitet sett över en längre tidshorisont, vilket motiverar arbetsgivaren att sortera. Detta drabbar särskilt kvinnor, men skulle sannolikt också drabba män om de var lika sannolika att vara frånvarande.