sou · GUB384 · 2007-01-01 00:00:00 — 2.Lönen är positiv korrelerad med genomsnittslönen i andra sektorer i regionen för samma yrke. Lönen varierar även posi- tivt med lönen i regionen för samma utbildningsnivå. För yrken med hög yrkesspecificitet är genomsnittslönen för samma ut- bildningsnivå av mindre vikt. Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna 3.Lönen varierar positivt med genomsnittslönen för samma yrke och för samma utbildningsnivå i geografiskt angränsande regi- oner. 4.Lönen varierar positivt med levnadsomkostnaderna i kommu- nen eller . 5.Lönerna är högre i kommuner eller landsting där befolkningen växer än i kommuner och landsting där den är stabil eller krymper eftersom efterfrågan är större. Effekterna är störst för bristyrken i kommuner med stor efterfrågan på yrket. 6.Lönen påverkas av politiska preferenser i kommuner och lands- ting. 7.Mönstret för de geografiska skillnaderna i lön varierar mellan olika yrken, yrkeskategorier och utbildningsnivåer. 4.2Studiens upplägg och genomförande Analysen genomförs i tre steg. I steg 1 analyseras huruvida det finns generella löneskillnader mellan kommuner, mellan arbetsmarkandsområden och mellan landsting som inte går att hänföra till skillnader i yrke, kompetens (utbildnings längd, erfarenhet) eller kön. I steg 2 prövas sedan ett antal ytterligare faktorer som kan tänkas förklara de skillnader i lön som kvarstår efter det att man kontrol- lerat för yrke, kompetens och kön. De faktorer som testas kan de- las in i tre kategorier: 1.Lönenivåer på de alternativa delarbetsmarknader som är rele- vanta för gruppen; 2.Mått på kostnadsnivå eller efterfrågetryck i kommunen eller ; 3.Olika typer av politiska kommun- eller landstingskarakteristika som kan tänkas leda till större eller mindre generositet i löne- sättningen . I steg 3 görs motsvarande analys för ett begränsat antal kategorier kommun- och landstingsanställda. De kategorier som valts ut för närmare studie är: landstingsanställda läkare, kommunanställda chefer i administrationen, kommunanställda Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna lärare samt kommunanställda förskolelärare. Grupperna har valts ut för att belysa a) specifika mekanismer som kan tänkas leda till mer eller mindre permanenta löneskillnader mellan olika kommuner och olika landsting och b) att mönstret för och förklaringen till dessa löneskillnader skiljer sig åt mellan olika kategorier. De modeller som skattas i steg 1 har formen lnYi = lnC + p Dp + elnEi + d Dk + i Där Yi är lönen för en viss individ, Dp dummyvariabler för yrke, Ei kompetensfaktorer och kön samt Dk kommun- eller landstings- dummyvariabler. Dummyvariablerna har värdet 1 för det yrke en person har, 0 för övriga. Motsvarande gäller för dummyvariablerna för den kommun eller det landsting där individens arbetsställe lig- ger. Värdena för beroendevariabeln samt de strukturella förklar- ingsvariablerna är logaritmerade. I steg 2 och 3 testas sedan effekten av en uppsättning andra för- klaringsvariabler av de tre typer som redovisats ovan. De modeller som då testas är olika permutationer av följande generella modell: lnYia = lnC + p Dp + elnEi + ax lnXuk + s lnSk + d Dk + Yia är lönen för en individ i kategori a, Dp dummyvariabler för yrke, Ei olika kompetensvariabler samt kön, Sk olika variabler som hänför sig till kommunen eller , Xuk är olika variabler som hän- för sig till olika yrkeskategorier (bestämda utifrån utbildningsnivå eller yrke) alternativt utifrån kommun eller landsting, och Dk gene- rella dummyvariabler för kommuner eller landsting. C, p, e, s ochd är koefficienterna som ska skattas och ia den oförklarade felter- men (residualen). I steg 2 är kategorin alla kommunal- respektive landstingsanställda medan analysen i steg 3 är begränsad till speci- fika personalkategorier. Modellestimeringarna för steg 1 och 2 redovisas i tabellerna 4.1 och 4.2 medan estimeringarna i steg 3 redovisas i tabellerna 4.4 – 4.10, en för varje kategori. Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna Grunddata på individnivå är sammanställd av SCB. För kommun- landstings- och statligt anställda är registren heltäckande medan de för privat sektor är baserade på urvalsundersökningar. har uteslutits från datasetet då är såväl kommun som landsting vilket komplicerar analysen. Antalet individer i samplet som är pri- vatanställda är drygt 1,1 miljon. Variablerna är i stort sett desamma för alla fyra sektorer men skiljer sig till del i finhetsgrad. Samtliga databaser innehåller information om individens månadslön, kön, ålder, utbildningsnivå, yrke, i vilken sektor individen arbetar och i vilken region. Lönen anges som heltidstjänst. I tabell A.1 i appen- dix finns information om de olika variablerna. fanns ca 768 000 kommunanställda och ca 228 000 landstingsanställda. Me- dellönen var i kommunsektorn och 24 928 i lands- tingssektorn. Den genomsnittliga utbildningsnivån är högre i landstingssektorn, jämfört med 12,55. Eftersom de privat- anställda är valda för att utgöra ett representativt urval av olika branscher och inte regioner är möjligheterna att använda löner i privat sektor för att konstruera regionala variabler begränsad. Till individdata har lagts en rad variabler på läns- och kommun- nivå vilka mäter olika typer av skillnader mellan regioner. Exempel på dessa är genomsnittskostnaden per kvadratmeter för småhus, befolkningsstruktur och politiska variabler såsom skattesats, poli- tisk majoritet, och andelen kvinnor i fullmäktige. För att kunna testa den empiriska modellen konstrueras variabler från rådata. Som mått på individens humankapital har används antal utbildningsår och arbetslivserfarenhet, där arbetslivserfarenhet de- finieras som ålder minus antal utbildningsår. I modellen inkluderas även arbetslivserfarenhet i kvadrat av de skäl som anförs i teoriav- snittet. Från grundmaterialet har konstruerats en rad variabler vars syfte är att mäta löner i andra sektorer med vilka kommunen respektive konkurrerar med om arbetskraften. En svårighet är att definiera den relevanta geografiska arbetsmarknaden. Vi har använt län och en definition av lokala arbetsmarknader framtagen av Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna De lokala arbetsmarknaderna kallas av för funktionella analysregioner och är 72 till antalet. För att mäta ge- nomsnittslönen i konkurrerande sektorer har vi för varje kommu- nalanställd individ tagit fram; i) genomsnittslönen i samma yrke enligt standard för svensk yrkesklassificering (SSYK) på 3-siffers nivå för anställda i privat sektor, landsting och statlig sektor i länet, ii) genomsnittslönen i samma yrke enligt SSYK på 1-siffersnivå för privat sektor i länet och på den lokala arbetsmarknaden, iii) genom- snittslönen i sektor för samma SSYK på 3-siffers nivå i kommunerna som geografiskt angränsar till där individen arbetar. Liknade variabler har använts för olika utbildningsnivåer och har tagits fram även för landstingssektorn.7 Alla lönevariabler är i log form. Som nämnts ovan kommer lönerna i konkurrerade sektorer att påverkas av t.ex. individernas preferenser för olika regioner, karri- ärmöjligheter och levnadskostnader. För att studera mer specifika hypoteser om vad som påverkar löner i olika yrken har vi tagit fram en rad variabler på kommun- och länsnivå. Som proxy för boende- kostnader har vi använt genomsnittligt kvadratmeterpris på småhus i länet och medelpriset på småhus i kommunen. Befolkningsök- ningar kan ge upphov till ökad efterfrågan vilket mäts med föränd- ringen i befolkning . Som mått på efterfrågan på förskollärare har vi använt förändring av antalet barn över . För lärare används i stället ökningen i . Landsting med universitetssjukhus eller många forsk- ningstjänster kan potentiellt erbjuda läkare större karriärmöjlighe- ter. För att fånga denna effekt har dels konstruerats en dummy för om länet har ett universitetssjukhus dels ett mått på hur många tjänster som finns delvis finansierade av staten vilket är synonymt med forskningstjänster. Se appendix tabell A.1. för en detaljerad beskrivning av de olika variablerna samt beskrivande statistik. Det är givetvis omöjligt att veta exakt vilka anställningar indivi- den i realiteten har att välja bland. Alla lönevariabler kan i den me- ningen fungera som bättre eller sämre proxy för den lön individen kan få i en alternativanställning. Samvariationen mellan de olika måtten är då i många fall mycket hög och därför svårt att tolka ko- efficienterna på enskilda variabler när de är är inkluderade i regressionen. 7 Genomsnittslönerna är beräknade på de observationer vi har till vårt förfogande. Eftersom alla offentliga anställda är med i samplet och inte alla i privat sektor har de offentliganställda större vikt. Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna Varje tabell nedan presenterar i komprimerad form resultatet av ett större eller mindre antal estimeringar. I tabellerna 4.1 – 4.2 redovi- sas resultaten för två körningar: en med bara dummyvariabler (yrke och kommun, eller län) som förklaringsvariabler och en med samma dummyvariabler plus fyra variabler för att fånga upp skill- nader i kompetens och eventuell könsdiskriminering. I tabellerna 4.3 – 4.8 presenteras i varje tabell estimaten för upp till tolv olika modellspecifikationer. Resultaten för varje modellspecifikation är presenterade i ko- lumnform. På första raden anges antalet observationer, dvs. antalet anställda i varje kategori för vilket estimeringen är gjord. Popula- tion varierar från ca 768 000 för skattningarna gjorda för alla kom- munanställda till ca 9 300 i kategorin kommunanställda administ- rativa chefer. Andra raden presenterar värdet för R-squared. R2 är ett mått på det totala förklaringsvärdet av modellen, dvs. hur stor del av va- riationen i den beroende variabeln – i detta fall den heltidsekviva- lenta månadslönen – som förklaras av variationerna i de oberoende variablerna sammantaget. R2 kan teoretiskt som mest vara 1 vilket skulle innebära att alla faktorer som påverkar Y har fångats upp och att det inte finns några slumpmässiga variationer över huvudtaget. Konstanten – eller snarare det naturliga talet e upphöjt till värdet för konstanten kan ses som en utgångslön som sedan justeras uppåt eller nedåt av de faktorer som i modellen antas förklara den observerade lönen. Exempelvis, e upphöjt i värdet för konstanten i kolumn 2 i tabell 4.1 (9,715) – motsvarar en utgångslön på 16 564 kronor.8 Därefter följer de estimerade koefficienterna för de personrelate- rade variablerna (i tabellerna 4.3 och framåt sammanfattningsvis kallade individkarakteristika): antalet utbildningsår, arbetslivser- farenhet räknat , erfarenhet i kvadrat, samt kön. I tabellerna 4.3 – 4.8 följs de personrelaterade förklaringsvariab- lerna av olika förklaringsvariabler av mer eller mindre strukturell natur. Dessa förklaringsvariabler testas var och en för sig (om än alltid tillsammans med de personrelaterade variablerna) eller i kom- bination med dummyvariabler för kommun eller län och/eller öv- riga strukturella variabler. Dessa olika kombinationer av förklar- ingsvariabler resulterar exempelvis i fallet kommunanställda för- 8 e9,715 Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna skollärare (tabell 4.7) i tolv olika modeller för vilka de estimerade koefficienterna redovisas i tolv kolumner. Beroendevariabeln, heltidsekvivalent månadslön, samt de förkla- rande genomsnittslönerna och boendekostnaderna är logaritmerade vilket gör att det kan läsas som procentuella effekter. För andra variabler är tolkningen att en förändring med en enhet ger en pro- centuell förändring av lönen. I exempelvis tabell 4.2 kan man se att varje additionellt år av utbildning för landstingsanställda genom- snittligt är förknippat med högre lön. Koefficienterna för dummyvariablerna för kommun, arbets- marknadsområde och/eller län presenteras längst ned i tabellerna. Kommunerna/ arbetsmarknadsområdena/ länen har sorterats på värdet av den skattade koefficienten. Jämförelseobjektet är alltid (kommun, arbetsmarknadsområde eller län). Val av kommun eller län som får agera basregion spelar ingen roll för re- sultaten. Det ligger inte heller någon värdering i att valts som bas. För att spara plats presenteras endast koefficientvär- den för de nio kommuner med högst och de nio kommuner med lägst koefficientvärden. För länen är listan komplett. En negativ koefficient innebär att lönen i kommunen eller länet (generellt eller för en viss kategori beroende på tabell) är lägre än i efter det att det kontrollerats för ett antal (varierande från 0 till 11) andra variabler. Koefficienten -0,169 för i en modell för förskollärarlöner med dummyvariabel för kommun samt individkarakteristika som förklaringsvariabler innebär att lönen är lägre i än i .. (Se tabell 4.7.) För att spara plats och skapa bättre översiktlighet har inte t-sta- tistikor (dvs. mått på förklaringsvärdet för varje enskild variabel) skrivits ut. På grund av det stora antalet observationer är de flesta skattade koefficienter signifikanta på 1-procentsnivån, (dvs. sanno- likheten för att koefficienten inte är signifikant skild från noll är ). I det fall de skattade koefficienterna inte är signifikanta på minst 5-procentsnivån har koefficienten angivits med kursiv stil.9 9 Standardfelen är klustrade på kommun- respektive landstingsnivå för att ta hänsyn till att lönerna inom kommunerna respektive landstingen är korrelerade. Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna 4.5.1SKILLNADER I GENOMSNITTLIG LÖNENIVÅ Tabell 4.1 presenterar estimat för två regressioner för hela gruppen kommunanställda. Tabell 4.1 Kommunanställda totalt Kommunanställda totalt heltidsekvivalent månadslön -0,002 -0,000 -0,003 -0,001 -0,005 -0,003 -0,006 -0,004 -0,007 -0,004 -0,008 -0,006 -0,011 -0,006 -0,100 -0,093 -0,101 -0,094 -0,101 -0,095 -0,102 -0,097 -0,102 -0,097 -0,102 -0,098 -0,104 -0,101 -0,119 -0,115 -0,142 -0,139 Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna I den första modellen är förklaringsvariablerna dummyvariabler för de 151 befattningskategorier som används för kommunanställda samt dummyvariabler för kommunerna. Som framgår av värdet för R2 förklaras av skillnaderna i månadslön av yrket samt av i vilken kommun arbetsstället är beläget. Om skillnader i antalet utbildningsår, arbetslivserfarenhet och kön läggs till modellen för- bättras förklaringsvärdet till . Tabellen visar vidare att den genomsnittliga lönen skiljer sig mellan och , de två kommunerna med högst respektive lägst ge- nomsnittslöner efter det att yrke, utbildning, erfarenhet och kön kontrollerats för. Koeffienten 0,001 betyder att lönen i genomsnitt är högre i än i . Effekten av att arbeta i är att lönen är lägre (koefficienten är - 0,139) än i , vilket betyder att skillnaden mellan och är . Det kan ocksa noteras att med un- dantag av och toppas listan av kommuner i Stock- holmsområdet. De estimerade koefficienterna for kommuneffekterna i tabell 4.1 och även i 4.2 ska dock inte övertolkas. I regressionerna presente- rade ovan används alla kommunanställda vilken betyder att vi inte korrigerar för att olika kommuner har olika sammansättning av an- ställda. Personalsammansättningen kan skilja sig åt av flera skäl, såsom skillnader i kommunens behov av olika yrkesgrupper, åt- skillnad i ambitionsnivå eller att vissa kommuner specialiserar sig på olika uppgifter. Ett annat skäl kan vara att skillnaderna i relativ- pris för olika yrkesgrupper gör att kommen väljer en annan mix av yrkeskategorier. Till exempel, i en kommun där det råder brist pa förskollärare men inte barnskötare kan det vara så mycket dyrare att anställa en förskollärare att kommunen väljer att anställda rela- tivt många barnskötare. Om samma kommun mötte ett annat rela- tivpris mellan förskollärare och barnskötare skulle kommunen välja att anställa fler förskolläre och färre barnskötare. Ett sätt att titta på skillnader mellan kommuner och mellan landsting är att ta fram en representativ mix av personalgrupper och studera hur genomsnittslönen skiljer sig åt när varje kommun antas ha den representativa sammansättningen av personal. Fördelen är att man då tar bort effekter som har att göra med skillnader som man inte vill utjämna för, till exempel skillnader i ambitionsnivå och specialiseringsgrad. Nackdelen är att man missar skillnader som uppstår på grund av att behoven i befolkningen skiljer sig åt. Denna del kompenseras dock redan till viss i andra delar av utjäm- Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna ningssystemet – om än inte fullt ut. När man studerar effekterna av kommun respektive landsting för olika yrken (tabell 4.5-4.8) upp- står inte problemet med skillnader i personalsammansättning. Koefficienterna för utbildningsår innebär att, givet en viss yr- kestillhörighet, längre utbildning är förknippad med ca 2 procents högre lön. Motsvarande effekt för yrkeslivserfarenhet är . Ökningen planar ut då koefficienten för erfaren- het i kvadrat är negativ om än liten. Det är också värt att notera att den genomsnittliga lönen för män är en knapp procent högre än för kvinnor när hänsyn tagits till yrke, utbildning och erfarenhet. Mindre än man kanske skulle vänta sig. Tabell 4.2 Landstingsanställda totalt Landstingsanställda totalt heltidsekvivalent månadslön Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna SOU 2006:84 forts från föregående sida -0,002 -0,005 -0,003 -0,006 -0,004 -0,007 -0,008 -0,007 -0,008 -0,009 -0,011 -0,012 -0,014 -0,014 Lönerna i Landstingssektorn uppvisar ett något annorlunda möns- ter än i kommunerna. Mycket torde detta ha att göra med att landstingsanställda har en annan utbildningsprofil än kommunan- ställda. Sålunda är inte mer än av alla landstingsan- ställda i datamaterialet lågutbildade, i detta fall definierat som mindre än gymnasieutbildning. Det totala förklaringsvärdet i modellerna för landstingen är större, möjligen på grund av den större yrkesmässiga homogenite- ten i landstingen. Den spatiala lönespridningen för landstingsan- ställda är också mindre än för kommunanställda. Efter det att yrke, utbildning, yrkeslivserfarenhet och kön kontrollerats är skillna- derna mellan landstingen med högsta respektive lägsta lön . Delvis beror detta på att det är färre län vilket i sig leder till mindre spridning. Rankingen ser något annorlunda för landstingen jämfört med för kommunerna. toppar inte listan på samma sätt som för kommunerna. Som vi kommer att visa längre fram torde detta delvis bero på det avvikande mönstret för läkare. är det viktigt att påpeka att skillnaderna mellan landstingen är relativt små. Det är också värt att notera att rankingen av landstingen skiljer sig från den ranking som blir resultatet om man, som kommitténs sekretariat, normerar genom att anta samma yrkessammansättning i varje landsting. Värdena i tabell 4.2 är skattade givet faktisk yrkes- sammansättning i landstingen. Denna yrkessammansättning kan skilja sig åt mellan landsting av tre olika skäl: a) efterfrågan på/behov av olika tjänster och därmed på de yrkeskategorier som är knutna till dess tjänster skiljer sig åt, b) ambitionen att leverera olika typer av tjänster och därmed efterfrågan på de yrkeskategorier som är Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna knutna till dess tjänster skiljer sig åt och c) relativlönerna för olika yrkeskategorier skiljer sig åt vilket leder till att landstingen väljer en något annorlunda yrkesmix av bara det skälet. Som vi kommer att se nedan så är läkare relativt lågbetalda i vilket innebär att det finns ett incitament för SLL att anställa relativt fler läkare. De låga läkarlönerna innebär dessutom en kostnadsfördel som gör det intressant att sälja sjukvårdstjänster till andra landsting vilket leder till att man anställer fler läkare än vad som behövs för att täcka behov. I tabell 4.3 nedan redovisas resultatet av estimeringar av ett antal modeller för kommunanställdas löner, där modellerna, utöver de variabler för individkarakteristika (utbildning, yrkeslivserfarenhet och kön) och 151 dummyvariabler för yrke som redovisades i tabell 4.1 också inkluderar olika strukturella förklaringsvariabler och kombinationer av dessa. Däremot inkluderar modellerna inte dummy- variabler för kommuner då dessa är så starkt korrelerade med de strukturella variablerna att, om även de förra inkluderades, de estimerade koefficienterna skulle bli mycket instabila. Kom- mundummyn skulle ta upp den spatiella variationen och man kan då inte tolka effekterna av de andra variablerna. Det totala förklaringsvärdet i alla dessa olika modeller ligger på , alltså obetydligt under de som redo- visades för modellerna med dummyvariabler för kommuner men utan strukturvariabler. Det som kan noteras är att alla koefficienter för genomsittlig lön på alla delarbetsmarknader som kan tänkas konkurrera med kom- munanställda i en viss kommun är positiva och signifikanta. De ge- nomsnittliga jämförelselöner som testats är: 1) genomsnittlig lön för person med samma yrkeskategori (samma SSYK-kod på 1-sif- fersnivå) inom privat sektor inom samma arbetsmarknadsområden, 2) genomsnittlig lön för personer med samma antal utbildningsår i privat sektor inom samma arbetsmarknadsområde, 3) genomsnitt- lig lön för personer i samma yrkeskategori i all övriga sektorer (dvs. förutom privat sektor även landstingskommunal och statlig sek- tor), 4) genomsnittlig lön för personer med samma antal utbild- ningsår i övriga sektorer, 5) genomsnittlig lön i samma yrke (samma SSYK-kod på 3-siffernivå) i omgärdande kommuner, samt 6) genomsnittlig lön för personer med samma antal utbildningsår i omgärdande kommuner. Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna Positiv och signifikant är även koefficienten för kvadratmeter- priset för småhus kommunen. Det vill säga ju högre kvadratmeter- pris desto högre lön. Signifikant är även koefficienten för skattesatsen i kommunen. I detta fall är koefficienten negativ vilket innebär att ju högre skatte- sats desto lägre lön, allt annat givet. En tolkning skulle kunna vara att högskattekommuner är kommuner med ansträngd ekonomi vil- ket tvingar kommunledningen att vara restriktiva i sin lönesättning. De proxyvaribler som konstruerats för att se om det kan finns någon korrelation mellan sammansättningen av kommunens poli- tiska ledning och lönerna för kommunanställda är emellertid alla insignifikanta. Det vill säga det finns ingenting som pekar på att lönerna i borgerligt styrde kommuner skulle vara högre eller lägre än i socialistiskt styrda kommuner. Det förhindrar naturligtvis inte att det finns enstaka kommuner som väljer att ha en effektivitets- lönepolitik enligt vad som diskuterades i teoriavsnittet, men det finns inget genomgående politiskt mönster. Det faktum att modeller med strukturvariabler har i stort sett lika stort totalt förklaringsvärde som modeller med dummyvariab- ler för kommuner och att koefficienterna för de politiska variab- lerna är insignifikanta ger ett kraftigt belägg för hypotesen att det är för kommunerna externa faktorer som förklarar de observerade löneskillnaderna. Slutsatsen förstärks av att majoriteten av koeffici- enterna för dummyvariabler för län i en modell som även inklude- rar de mest signifikanta strukturvariablerna är mycket små och dessutom insignifikanta. Det vill säga det finns väldigt lite som inte de strukturella variablerna inte fångar upp. I tabell 4.4 redovisas estimat av modeller för landstingsanställdas löner med strukturvariabler, dummyvariabler för yrke samt de sed- vanliga variablerna för individkarakteristika, dvs. utbildning, yrkes- livserfarenhet och kön. Av samma skäl som för kommunerna kom- bineras inte i samma modell strukturvariabler som är kopplade till landstingen med dummyvariabler för landstingen. Något annat an- vändbart geografiskt aggregat än de senare finns inte. Det totala förklaringsvärdet i modellerna är ännu högre än för kommunanställdas löner, i samtliga modeller. Resultatet pekar på att individens yrke i hög grad påverkar lönenivån. Lönen i andra sektorer i länet verkar inte ha någon effekt på lönenivån.