sou · GSB343d2 · 2005-01-01 00:00:00 — Förklaringen kan vara att varje ny kvinnokohort som träder in på arbetsmarknaden har ett högre arbetskraftsdeltagande, ett mer kontinuerligt yrkesliv och högre utbildning än äldre kohorter och att kvinnor födda senare därmed har en annan förankring på arbetsmarknaden samt är mer inriktade på att göra karriär än tidigare generationers kvinnor. Skattningar av chansen att byta till ett bättre arbete (karriärrörlighet) inom varuhandeln för kvinnor och män 1950 1991. 0,3338** Antal avbrott p.g.a. föräldra- < X 11 år X > 11 år 1,9782** 2,9039** 1,5703* 0,5918** 0,5188** 0,1732** 0,0913** 0,1891** (Arbetslivserfarenhet)2 0,9975* Född 1950 eller senare 1,4970** 1,7088* Antal avbrott p.g.a. föräldra- Antal händelser (byten uppåt) Not: +signifikant på nivå, *signifikant på nivå, **signifikant på nivå. aFöräldraledighet är ej definierad för män. 4.1Karriärer inom varuhandeln och ut ur varuhandeln Karriärmönstren kan se olika ut beroende på om man gör karriär inom branschen eller byter till en annan bransch. Det är även möjligt att sådana skillnader är olika för kvinnor och män. Ett tecken på att arbeten i varuhandeln är dåliga för kvinnor men inte för män, är att karriärorienterade kvinnor lämnar varuhandeln för bättre arbeten i andra branscher, eftersom de inser att arbeten i varuhandeln ger få eller inga karriärmöjligheter (så kallade dead- end-jobs). Män, å andra sidan, kan få bättre arbeten både genom att stanna inom branschen och byta till andra branscher. Vi väntar oss därför att skillnaderna i kvinnors och mäns karriärer är större för rörlighet inom branschen än rörlighet ut branschen. För att kunna analysera frågan delas de 293 fallen med byten till ett bättre arbete upp i karriärrörlighet inom branschen och karriärrörlighet ut ur branschen. Resultat från separata skattningar för kvinnor och män utan förklarande variabler presenteras i figur 4 (kvinnor) och figur 5 (män). Chans för byte till bättre arbete inom och ut ur varu- handeln , kvinnor Månader sedan start i nuvarande arbete inom varuhandeln Chans för byte till bättre arbete inom och ut ur varu- handeln , män Månader sedan start i nuvarande arbete inom varuhandeln Figurerna visar att de två typerna av rörlighet skiljer sig åt. Chansen för män att byta till ett bättre arbete utanför varuhandeln är som högst och avtar sedan. Chansen att byta till ett bättre arbete inom varuhandeln ökar successivt och når sin högsta nivå efter 3 till för att sedan avta. Däremot är chansen för kvinnor att byta till ett bättre arbete inom branschen i stort sett obefintlig. Chansen att byta till ett bättre arbete ut ur varuhandeln är som högst på det nuvarande arbetet. Efter det minskar den. Mönstret kan bero på att männen i varuhandeln bygger upp branschspecifikt humankapital som de sedan använder för att göra karriär, medan kvinnor i större utsträckning har dead-end-jobs och inte kan utnyttja sitt branschkunnande för att få ett bättre arbete. När vi tar hänsyn till olika bakgrundsfaktorer (tabell 4) visar det sig att effekterna är olika för de två typerna av rörlighet. (Notera att chanserna är relaterade till de förklarande variablerna i samma kolumn och inte mellan kolumnerna.) Skillnaden mellan kvinnors och mäns karriärchanser är större inom varuhandeln än ut ur varu- handeln. Denna skillnad är en viktig förklaring till de totala skill- naderna mellan kvinnor och män som vi såg i figur 3. Mönstret för kvinnor härrör från det faktum att de i stort sett bara har en typ av karriärrörlighet, nämligen byte till ett bättre arbete utanför branschen. Separata skattningar för kvinnor och män presenteras i modell 2 och modell 3 i tabell 4. Att ha utbildning har en statistiskt säkerställd positiv effekt på kvinnors byten till ett bättre arbete utanför branschen, men ingen effekt för byten inom branschen. Å andra sidan är effekten av byten ut ur branschen betydande. För män har utbildning ingen effekt vare sig inom eller utom branschen. Det finns också könsskillnader i betydelsen av arbetslivserfaren- het. Arbetslivserfarenhet har en positiv men avtagande effekt på mäns chanser att byta till ett bättre arbete inom branschen, men ingen effekt för kvinnor. För karriärchanser ut ur branschen har arbetslivserfarenhet ingen betydelse, varken för kvinnor eller män. En möjlig tolkning är att arbeten i varuhandeln är dead-end jobs för kvinnor men inte för män. För sådana arbeten är tidigare arbetslivserfarenhet irrelevant. Skattningar att byta till ett bättre arbete (karriärrörlighet) inom och ut ur varuhandeln för kvinnor och män 1950 1991. Steg- vis exponentiell modell 0,2046** 0,4773** Antal avbrott p.g.a. föräldra- < X 11 år X > 11 år 2,1900** 3,6130** 0,6411* 0,4965** 0,5710** 0,4612** 0,0211** 0,1285** 0,0221** 0,1838** 0,3274** 1,0996** 1,1069* (Arbetslivserfarenhet)2 0,9969* 0,9965* Född 1950 eller senare 1,7265** 1,9502* Antal händelser (byten uppåt) Not: +signifikant på nivå, *signifikant på nivå, **signifikant på nivå. aFöräldraledighet är ej definierad för män. bEftersom mycket få kvinnor har arbeten med rang 6 12 har de två nivåerna slagits ihop till en nivå för modell (10). Man kan också notera att kvinnor födda eller senare har en större chans att göra karriär utanför varuhandeln än kvinnor födda . För byten inom branschen och för män finns ingen sådan effekt. En förklaring kan vara att kvinnor födda som inte får en karriärutveckling lämnar varuhandeln och söker arbeten i andra branscher i större utsträckning än kvinnor från tidigare generationer. 5 Är resultaten stabila? Det kan vara så att kvinnors och mäns förutsättningar att göra karriär skiljer sig åt beroende på varifrån karriärerna startar, det vill säga var på karriärstegen man först kommer in. Frågan är om det är den låga startnivån i sig som hindrar arbetstagaren från att avancera. Om många kvinnor men få män startar från en låg nivå som i sig ger få karriärmöjligheter, och många män men få kvinnor startar från en hög nivå som innebär fler karriärmöjligheter, kommer män att ha en större chans än kvinnor att göra karriär. För att svara på den frågan väljer vi ett urval av dem som startar från den lägsta nivån, från rangnivå 1. Av 1 851 arbetsepisoder är det 1 201 som hör till den lägsta nivån. 376 av dem innehas av män och 825 av kvinnor. Av kvinnorna är det som byter till ett bättre arbete jämfört med av männen. Karriär- mönstret för gruppen från rangnivå 1 visar sig vara mycket likt mönstret för hela urvalet i figur 3. Det betyder att könsskillnaderna inte kan förklaras av att kvinnor och män startar sina karriärer från olika nivåer. I stället rör sig män som startar från arbeten på den lägsta nivån uppåt, medan kvinnorna som startar från samma nivå fastnar. En annan fråga är om skillnaderna mellan kvinnor och män i varuhandeln egentligen reflekterar yrkessegregering. Även i ett urval av anställda med yrken som klassificeras som rang 1 kan skillnaderna mellan kvinnor och män bero på att de har olika yrken.10 För båda könen är det vanligaste yrket i rang 1 butiks- biträde. Vi väljer därför ut ett urval av episoder i rang 1 bestående av personer som börjar sin karriär som butiksbiträden. Det är 130 episoder som innehas av män och 505 episoder som innehas av kvinnor. Det visar sig att resultaten för denna grupp nästan är identiska med resultaten för hela urvalet och resultaten för alla som startar från nivå 1. Så även när vi väljer ut en grupp av anställda som började sin karriär från samma nivå i samma yrke, kvarstår skill- naderna mellan kvinnor och män. Sammanfattningsvis betyder det att skillnaderna i karriärmöjligheter inte kan förklaras av att kvin- nor och män kommer in på olika nivåer eller av yrkessegregering. För att se hur resultaten påverkas av att vi studerar en så pass gjorde vi också en analys begränsad till perioden 10 De vanligaste yrkena bland de 376 männen i rang 1 är butiksbiträden (), varuhus- anställda (), bud (). De vanligaste yrkena bland de 825 kvinnorna i rang 1 är butiksbiträden (), kontorsbiträden (), kassörska (). (Denna analys presenteras inte här). Vi fann att resul- taten för perioden 1991 liknande resultaten för högutbildade, vilket betyder att könsskillnaderna i karriärchanserna var något mindre än för hela perioden. Vi fann också att kvinnor och män som påbörjade sina arbeten 1970 eller senare var i genomsnitt högre utbildade än de kvinnor och män som påbörjade arbeten . Eftersom sysselsättningsbiografierna bara sträcker sig fram är en naturlig fråga huruvida det har skett förändringar på arbetsmarknaden och i vilken utsträck- ning som de kan tänkas påverka resultaten. Vi har gått igenom faktorer som är relaterade till utvecklingen av skillnader i karriär- chanser: andelen kvinnliga chefer, könslönegapet och fördelningen av föräldraledighet (visas inte här). Sammantaget visar genom- gången att det inte skett några större förändringar i dessa faktorer . Därför tror vi inte heller att karriärchanserna för kvinnorna förändrats nämnvärt , och att våra resultat väl beskriver dagens situation. Den här studien handlar om skillnader i kvinnors och mäns möjlig- het att göra karriär. Våra huvudresultat kan sammanfattas i fem punkter: Kvinnor har ungefär hälften så stor chans som män att byta till ett bättre arbete. Föräldraledighet har varken en positiv eller negativ effekt på karriärchanserna. Bland högutbildade är skillnaderna mellan kvinnor och män mindre, men i denna grupp har föräldraledighet en negativ effekt på kvinnors karriärchanser. Inom varuhandeln är skillnaderna större än för hela arbets- marknaden. Kvinnor kan i stort sett bara göra karriär genom att byta till ett bättre arbete utanför varuhandeln. Utbildning är mycket viktigare för kvinnor än för män när det gäller att göra karriär på hela arbetsmarknaden såväl som i varu- handeln. Vår slutsats är att det mesta av skillnaden mellan kvinnors och mäns karriärchanser förblir oförklarad trots att vi tar hänsyn till olika faktorer. Våra resultat stöder de många fallstudier som har gjorts på organisationsnivå om vad som händer med kvinnor respektive män (se 1998), och pekar entydigt mot en ver- tikal könssegregering i och med att kvinnor har betydligt lägre chanser än män att göra karriär. , J., , A. och Vroman, S. (2003), Is there a glass ceiling in , , nr. Booth, A. L., Francesconi, M. och , J. (2003), A sticky floors model of promotion, pay, and gender, European Eco- nomic Review, vol. 47, nr. , B., Siegers, J. och Winter-Ebmer, R. (1998), Gender and promotion in the academic labour market, Labour, vol. 12, nr. (2001), Getting ahead: the determinants of and payoffs to internal promotions for young men and women, Discussion Paper No. 288, , , and , , , . , R. och , R. (1987), Welfare in transition Living conditions in 1981. Clarendon Press, . , J. och , O. (1993), Ett förlorat eller förlovat årtionde? , L. och , H. (1997) Karriärer inom varuhandeln – spelar kön någon roll? I I. och E. Wadensjö (red) Glastak och glasväggar? Den könssegregerade arbetsmarknaden, SOU 197:137, , . , L. och , H. (1999a), Gender differences in career opportunities in the wholesale and retail trade, i H. on Labour Demand and Career Mobility, Dok- torsavhandling, nr 40, , Universitet. , L. och , H. (1999b), Career mobility and gender i H. on Labour Demand and Career Mobility, Doktorsavhandling, nr 40, ning, . , och , H. (1996), Glass ceilings or dead ends: job promotion of men and women compared, Economics Letters, vol. , J. och Viscusi, W. K. (1996), Gender differences in pro- motions and wages, Industrial Relations, vol. 35, nr. (2003), Some Take the Glass Escalator, Some Hit the Glass Ceiling?, Work and Occupations, vol. 30, nr. R. and Makepeace, G. (1996), Equal worth, equal opportunities: pay and promotion in an internal labour market, Lazear, E.P. och Rosen, S. (1990), Male-female wage differentials in job ladders, , vol. 8, nr. A. och Mellor, J. (1996), Gender, race, and pro- motions within a private-sector firm, Industrial Relations, vol. 35, nr. (1996), Estimating labour demand substitution between men, women and youths. A study on Swedish data, Meddelande 7/1996, , . (1998), Män passar alltid? Nivå- och organisationsspe- cifika processer med exempel från handeln, SOU 1998:4, , . Winter-Ebmer, R. och Zweimüller, J. (1992), Occupational segregation and career advancement, Economic Letters, vol. Winter-Ebmer, R. och Zweimüller, J. (1997), Unequal assignment and unequal promotion in job ladders, nomics, vol. 15, nr. Ett sätt att analysera karriärrörlighet är att använda s.k. dura- tionsanalys. Med durationsanalys kan man följa en individ och observera de händelser då de faktiskt inträffar för individen i fråga. Det är själva arbetsepisoden som studeras och inte individen. Samma individ kan därför före- komma om personen har haft mer än ett arbete. Durationsanalys innebär att man studerar dels övergångar mellan olika tillstånd, dels hur som förflyter från det att man kommer in i ett visst tillstånd tills att man lämnar det. I den första analysen som omfattar kvinnor och män på hela arbetsmarknaden studeras övergången från tillståndet att arbeta till tillståndet att byta till ett bättre arbete. I analysen över varuhandeln görs ytter- ligare en uppdelning av det andra tillståndet (destinationstill- ståndet) i två nya tillstånd, nämligen att byta till ett bättre arbete inom varuhandeln, samt att byta till ett bättre arbete i en annan bransch. Hur , mätt , som individen har tillbringat i ett tillstånd är också ett viktigt verktyg i analysen. Med hjälp av denna information skattas sannolikheten för att en individ ska ha lämnat det innevarande tillståndet (exempelvis att arbeta) under kommande månad, givet att individen inte har lämnat till- ståndet fram till . Förutom att en arbetsepisod slutar med ett byte till ett bättre arbete kan episoden också sluta med att indi- viden byter till ett sämre eller likvärdigt arbete, samt med att individen lämnar arbetskraften eller blir arbetslös. En annan möjlig- het är att individen har kvar sin anställning vid intervjutillfället. I samtliga dessa fall (förutom vid ett byte till ett bättre arbete) högercensureras episoden, dvs. individen kommer analysmässigt att behandlas som om han/hon utgått ur urvalet utan att ha bytt till ett bättre arbete. Den durationsmodell som används i våra studier är en stegvis exponentiell modell med proportionella effekter av de förklarande variablerna. Grundidén är att tidsaxeln, som mäter antalet anställningsmånader i nuvarande arbete, delas upp . Andelen individer som lämnar det analyserade tillstån- det antas vara inom varje delperiod, men kan förändras mellan de valda tidsperioderna. I analysen kontrollerar vi också för kön, utbildning, status på innevarande arbete, tidigare arbetslivs- Dessa förklarande variabler antas ha samma effekt oberoende av vilken tidsperiod individen befinner sig i. Ett arbete betraktas som bättre om det nya arbetet har högre status eller rang än det föregående. För att rangordna arbeten används ett socio-ekonomiskt index som bl.a. används av Statis- tiska Centralbyrån (SCB). Vi delar in de 16 indexnivåerna i en tolvgradig skala där ej facklärda arbetare har den lägsta rangen (rang 1) och företagare med minst 20 anställda har den högsta rangen (rang 12). Det socio-ekonomiska index som används i vår studie samt tillhörande rangnummer redovisas i appendix, tabell A.1.11 Tidsaxeln delas upp i intervall , , , och . Tidsintervallen på samma arbete har gjorts kortare, eftersom de flesta bytena () sker före 4,5 anställningsår. Svarsfrekvensen rörande tidpunkten för arbets- byten uppvisar toppar som infaller exakt och . Detta mönster beror sannolikt på att intervjupersonerna avrundar sina svar till jämna år. För att undvika effekter som beror på avrundningsfel bryts tidsaxeln vid i stället för vid exakt ett eller . 11 Rangindex kan konstrueras på olika sätt. I och (1999b) använder vi ett alternativt rangindex baserat på medellönen i yrket. Resultaten är i stort sett oförändrade även då ett helt annat mått används i analyserna. Socio-ekonomiskt index och tillhörande rangnummer Socio-ekonomiskt index (SEI-kod) Ej facklärd arbetare, varuproduktion Ej facklärd arbetare, tjänsteproduktion Facklärd arbetare, varuproduktion Facklärd arbetare, tjänsteproduktion Förmän (över arbetare) Arbetsledare (över arbetare) Fritt yrke, akademiker Företagare, 1 9 anställda Företagare, 10 19 anställda Företagare, 20+ anställda Källa: Variabelförteckning för LNU 1991. Medelvärden och fördelningar av variabler i de olika urvalen, Standardavvikelser i parentes Tid för avslutade episoder; Tid för episoder som resulterar i ett byte uppåt Tid för censurerade episoder, Antal brott p.g.a. föräldra- (0,7) (6,7) (8,7) (5,6) (6,4) (6,7) (8,9) , procent i urvalet: utbildning, procent i < X 11 år X > 11 år (1 etc.) (10,8) (11,1) (9,5) (9,3) Kohorter, procent i urvalet: Född 1950 eller senare (11,2) (11,8) Antal händelser (byten uppåt) Källa: Författarnas egna beräkningar utifrån sysselsättningsbiografierna. Könssegregeringen inom utbildnings- systemet: Förändringar och förklaringar I detta kapitel studeras könssegregerade utbildningsval. som kvinnor har vänt sin förfördelade position när det gäller vilken utbildningsnivå man når, kvarstår stora skillnader mellan könen när det gäller utbildningsinriktning. Dessa skillnader har inte föränd- rats mycket under de senaste sextio sjuttio åren. Under har det skett vissa förändringar mot minskade köns- skillnader – som att kvinnor alltmer väljer naturvetenskap och teknik – men också förändringar i motsatt riktning – som att vård tycks bli allt mer kvinnodominerat. har könsskillnaderna i val av studieinriktning till gymnasiet och hög- skolan totalt sett inte förändrats mycket. Det finns dock tecken till en ökad könssegregering på gymnasiet och motverkande tendenser på högskolan, där teknik blir mindre mansdominerat men medi- cin/odontologi mer kvinnodominerat. Förklaringar till den minska- de respektive kvarvarande könssegregeringen i utbildningsval diskuteras i termer av rationella val och socialisation. Inledning: Den långsiktiga förändringen Kvinnor har varit förfördelade när det gäller utbildningsmöjligheter i , liksom i andra länder. I de kohorter som växte upp och ända fram till tog dubbelt så många pojkar som flickor studentexamen – eftersom kvinnor inte ägde tillträde till offentliga läroverk är det förstås inte så överraskande. Förändringen därefter har varit drama- tisk. Kvinnorna har inte bara gått ikapp männen utan har också dragit ifrån dem rejält, även om vissa prestigeutbildningar fort- farande domineras av män. Början av kan sägas vara nyckelperioden då kvinnorna nådde samma utbildningsnivåer som män när det gäller övergång till studieförberedande gymnasie- utbildning och till traditionell (dvs. tidigare minst 3-årig) univer- sitetsutbildning (1996). Utvecklingen har varit snabb i , men mönstret är detsamma i hela den industrialiserade världen (Shavit och Blossfeld 1993; 2000). Orsakerna till förändringen är svåra att belägga, men två faktorer torde ha spelat stor roll, nämligen 1) att avkastningen på kvinnors utbildning ökat, främst för att efterfrågan på kvinnligt förvärvsarbete vuxit och hindren för densamma minskat, samt 2) att diskrimineringen inom familjer till sönernas fördel minskat (naturligtvis inte oberoende av den första punkten). Det föreligger dock fortfarande stora könsskillnader när det gäller val av studieinriktning mellan män och kvinnor. Det är inte lätt att hitta ett enkelt mått på graden av könssegregering inom utbildningssystemet (och testa det på existerande data), men två försök att studera den långsiktiga utvecklingen återges här i Figur 1 och 2 (1999). Könssegregering i utbildningsinriktning i olika födelse- kohorter efter utbildningsnivå (låg=lägre yrkesskola, hög=stu- dentexamen/teoretiskt gymnasium eller högre) Källa: LNU. Könssegregering i utbildningar inom teknik- respektive vårdsektorn i olika kohorter, skattade efter utbildningsinriktning bland barn och föräldrar Y - standardiserad oddskvot Tekn (föräld) Vård (föräld) Tekn (barn) Vård (barn) I Figur 1 visas förändringen av ett segregeringsindex, som mäter, för personer i olika födelsekohorter, den genomsnittliga andelen av samma kön i den utbildning som är personernas högsta.1 Detta mått är intuitivt begripligt (även om det har vissa nackdelar som jag återkommer till): om det är 0,5 finns inga könsskillnader alls (i den relevanta utbildningstypen är av samma kön som 1 Som utgångspunkt har jag tagit den treställiga s.k. SUN-koden som är den indelning i utbildningar (såväl nivå som inriktning) som används av (SCB 1988). Därefter har jag med hjälp av data från Levnadsnivåundersökningarna (LNU) skapat en variabel där varje intervjuperson har åsatts ett värde som motsvarar den relativa andelen av samma kön i den SUN-kod som motsvarar hennes högsta utbildning. Det slutliga urvalet med giltiga värden på samtliga variabler, 3 630 personer, består av män och kvinnor födda 1966. För att få en stabil grund för att beräkna könsandelarna för varje utbildning har jag använt ett större datamaterial, det så kallade Årskurs 9-materialet, insamlat för en ut- redning om den sociala snedrekryteringen till högre studier (och 1993, Kap. 4). Detta innehåller ca 200 000 individer. Jag har där beräknat könsfördelningen för den treställiga SUN-koden på basis av frekvenserna av moderns och faderns utbildning. Efter- som det finns uppgifter på betydligt fler mödrar än fäder – ensamstående barn bor mestadels med sina mödrar och hushållet är grunden för kopplingen till föräldrarna när det gäller informationen om deras utbildningsnivå – har jag vägt ned mödrarna för att få lika många kvinnor som män. Urvalet baserar sig på personer födda till 1976, och föräldra- generationen är då huvudsakligen födda , varför detta urval inte täcker samma födelsekohorter som LNU. Då könssegregeringen inom givna utbildningar (SUN-kate- gorier) i stort sett torde vara densamma bland dem födda och senare är detta sannolikt inget problem. respondenten) och om kurvorna rör sig från detta värde, åt endera hållet, ökar könssegregeringen. Diagrammet är beräknat enbart på dem som gått någon utbildning utöver den obligatoriska, eftersom det är dessa som gjort ett val av utbildningsinriktning. Figur 1 visar således en bild över hur könssegregerade utbildningsval förändrats , här definierat som födelsekohorter (med början med dem födda 1919).2 Den heldragna kurvan visar utvecklingen för alla, oavsett ut- bildningsnivå. Här ser vi en anmärkningsvärd stabilitet : indexet är ungefär 0,7 vilket innebär att i genomsnitt har svenskar med utbildning utöver den obligatoriska en studieinriktning där är av samma kön. När man bryter ned siffrorna på utbildningsnivå – här urskiljs de som gått lägre yrkesutbildning, studentexamen/studieförberedande gymnasium eller högre, samt en kategori däremellan – framträder heller inte några tydliga tren- der. Dessa kurvor fluktuerar lite mer, troligen beroende på att de bygger på mindre bastal. Under större delen av perioden var köns- segregeringen störst för kortare yrkesutbildningar. I de äldre ko- horterna utbildade var detta oftast (lant)hushållsskola eller flickskola för kvinnor och någon form av verkstadsskola för män; för de yngre är det mer och mindre könstypiska 2-åriga yrkeslinjer på gymnasiet. Könssegre- geringen är minst bland dem som har högre utbildning, här defi- nierat som studieförberedande gymnasium (studentexamen) eller högskole-/universitetstutbildning.3 I Figur 2 visas könsskillnaderna i val av teknisk respektive vård- inriktad utbildning bland personer födda . Här har det inte varit möjligt att beräkna segregerings- index, alltså ett generellt mått, men analysen av teknik och vård är intressant eftersom det är två av de stora inriktningarna som är mycket snedfördelade mellan könen. Diagrammet visar kvoten mellan oddset för män att välja en viss inriktning (vård, teknik) snarare än någon annan och motsvarande odds för kvinnor.