NOU 2003: 13

Konkurranseevne, lønnsdannelse og kronekurs

Til innholdsfortegnelse

4 Regionale lønnsforskjeller

Erling Barth og Harald Dale-Olsen, Institutt for samfunnsforskning

Formålet med dette notatet er å gi en beskrivelse av regionale lønnsforskjeller i Norge. Fylke brukes som geografisk enhet. Spørsmålet er om lønnsnivået er forskjellig i ulike fylker, når vi sammenlikner arbeidstakere med tilsvarende kvalifikasjoner. Vi bruker enkel regresjonsanalyse for å beregne lønnsforskjeller kontrollert for forskjeller i utdanningsnivå, alder, kjønn og næring. Vi benytter data fra Levekårsundersøkelsene fra 1997 og 2000, samt data fra administrative registre fra 1997. Begge datakilder stammer fra Statistisk sentralbyrå. 1 Analysene gjennomføres separat for privat, kommunal og statlig sektor.

Hvorfor lønnsforskjeller mellom fylker?

Regionale lønnsforskjeller har to funksjoner. For det første bidrar de til balanse i det lokale arbeidsmarkedet . Ulike regioner kan oppleve forskjellige former for økonomiske sjokk. Det kan være positive sjokk som funn av en naturressurs, store ­fiskefangster, en politisk beslutning om iland­føring av olje eller gass, lokalisering av hoved­flyplass eller etablering av en større hjørnesteinsbedrift. Eller negative sjokk som ned­legging av hjørnesteinsbedrifter eller prisfall på viktige eksport­varer. I slike tilfeller bidrar regional lønns­fleksibilitet til å redusere svingningene i arbeidsledigheten og holde arbeidsledigheten nede. På lengre sikt bidrar regional lønnsflek­sibilitet til å bringe samsvar mellom bedriftsetableringer og befolkningsgrunnlag i ulike regioner.

For det andre innebærer regionale lønnsforskjeller kompensasjon for ulikheter i levekostnader mellom regioner. Levekostnadene er større i pressområder, fordi det er knapphet på gitte resursser som gode tomter nær bysentra. Bokostnadene er betydelig større i de store byene, og regionale lønnsforskjeller bidrar til å kompenserer for slike forskjeller mellom regioner.

Regional balanse krever samsvar mellom bedriftsetableringer og befolkning. Bedriftsetableringer følger lav lønn og folk følger høy lønn. Hvis folk er bofaste og flytter lite på seg, blir kravene til fleksibilitet i lønnsdannelsen større fordi bedriftsetableringene må gjøre hele tilpasningen. Hvis folk derimot flytter mye på seg, blir kravet til lønnsfleksibilitet mindre. Med forskjeller i næringsgrunnlag og andre naturgitte forutsetninger som klima og transportavstander, kan regionale lønnsforskjeller bidra til å opprettholde et spredt bosettingsmønster. Behovet for regional lønnsfleksibilitet blir aktualisert i betydelig grad av nedbyggingen av arbeidsgiveravgiften. Den differensierte arbeidsgiveravgiften har antakelig bidratt til å kunne holde regionale lønnsforskjeller nede.

Mål på lønnsforskjeller mellom fylker

Vi regner ut prosentforskjeller i timelønn mellom fylker. Tallene beregnes som prosentavvik fra landsgjennomsnitt, eller som prosentavvik fra timelønnsnivået i Oslo. I tabell 4.1 viser vi fylkesforskjeller i timelønn. Den første kolonnen viser fylkesforskjeller i gjennomsnittlig timelønn. Vi ser at Oslo kommer ut med høyest timelønn. 13 prosent over landsgjennomsnittet. Akershus og Rogaland kommer også ut på pluss siden. Sogn- og Fjordane, Finnmark og Oppland har alle mer enn 10 prosent lavere nivå enn landsgjennomsnittet.

Et mål på spredning mellom fylker er standardavviket til prosentdifferansene. Dette er et mål på det gjennomsnittlige avviket fra landsgjennomsnittet. Standardavviket er i overkant av 6 prosentpoeng.

Men det er jo betydelige forskjeller mellom fylkene i kvalifikasjonsnivå, næringsstruktur med videre. Vi presenterer derfor tall som er ­korrigert for forskjeller i kjønnssammensetning, ut­dan­ningsnivå, alderssammensetning og næ­rings­­tilknytning i kolonnene for «Korrigert timelønn». 2 Dette blir da timelønnsforskjellen mellom arbeidstakere med samme kjønn, utdanningslengde, erfaring, ansiennitet og i samme næring. Vi ser at lønnsforskjellene er blitt mindre som følge av denne kontrollen, men at det fortsatt er Oslo, Akershus og Rogaland som ligger på topp. Sogn- og Fjordane, Finmark, Nord-Trøndelag, Oppland og Aust-Agder ligger godt under gjennomsnittet. Beregnet standardavvik er redusert med over ett og et halvt prosentpoeng etter timelønnskorreksjonen, slik at den gjennomsnittlige avstanden fra landsgjennomsnittet nå ligger på 4,6 prosentpoeng.

Tabell 4.1 Fylkesforskjeller i timelønn og ­arbeidstid. Avvik fra landsgjennomsnitt 19971

  Gjennomsnittlig timelønnKorrigert timelønn
Østfold-7,8-5,1
Akershus3,34,8
Oslo13,28,2
Hedmark-7,8-5,7
Oppland-10,7-7,0
Buskerud-3,5-1,2
Vestfold-6,5-4,8
Telemark-7,5-4,8
Aust-Agder-8,7-7,0
Vest-Agder-5,7-3,2
Rogaland3,52,8
Hordaland-1,2-2,0
Sogn og Fjordane-13,9-9,7
Møre og Romsdal-6,8-5,6
Sør-Trøndelag-5,8-5,9
Nord-Trøndelag-8,7-7,8
Nordland-6,1-4,6
Troms-5,8-4,9
Finnmark-10,9-8,1
Standardavvik6,24,6

1 Korrigert timelønn er korrigert for, utdanningslengde, erfaring, ansiennitet og næring, se fotnote 2. Timelønnen her er basert på ukelønn for ansatte med mer enn 30 timers arbeidsuke, uten å korrigere for forskjeller i arbeidstid mellom fylker.

Litt om målet på timelønn og datakildene

I registerdataene bruker vi kontantlønn pluss naturalytelser, slik de registreres på årsoppgaven fra bedriften, korrigert for antall dager i arbeidsforholdet samme år og tre grove arbeidstidsindikatorer. Vi har også produsert noen tall basert på Levekårsundersøkelsene 1997 og 2000 (se Tabell 4.2). Lønnsmålet i levekårsundersøkelsen er oppgitt bruttolønn, korrigert for oppgitt antall arbeidstimer i uken. Målet skal inkludere «vanlig» overtid.

Vi ser at tallene fra de to kildene gir et nokså likt bilde. Tallene for Aust-Agder og Sogn- og Fjordane er imidlertid avvikende. Hvilke av tallene skal vi så stole på, registerdataene eller levekår? Levekårsdataene er klart mest usikre, rett og slett fordi de er basert på utvalg, som kan være særlig små i enkelt fylker (det er da også derfor vi har slått sammen 1997 og 2000-dataene). Grunnen til at vi likevel har dem med her, er at de inneholder et bedre mål på timelønn enn det vi har i registerdataene. Dessuten er de ferskere enn registerdataene vi har tilgjengelig. I registerdataene har vi tatt utgangspunkt i observert ukelønn for personer som har registrert arbeidstid på over 30 timer i uken. Deretter har vi beregnet ukelønn ved å dividere på et beregnet timetall. Men dette timetallet varierer ikke mellom fylker. Hvis folk jobber gjennomsnittlig mer i ett fylke, vil derfor dette slå noe ut også i beregnet timelønn. Levekårsdataene har ikke dette problemet, idet folk har oppgitt hvor mange timer de jobber hver uke. I den neste kolonnen viser vi fylkesforskjeller i ukentlig arbeidstid for fulltidsarbeidende menn. Det viser seg at arbeidstakerne jobber noe mer i Oslo, 4,7 prosent over landsgjennomsnittet. Dette kan forklare noe av forskjellene mellom 8,2 og 4 prosent som er estimert for Oslo, og på samme måte kan vi forklare noe av forskjellen mellom -4,6 og -2,2 for Nordland med at gjennomsnittlig arbeidstid er noe lavere der. Alle forskjellene mellom resultatene fra de to datakildene kan imidlertid ikke forklares på denne måten. For eksempel går tallene for Møre- og Romsdal andre vei, registerdataene, som er basert på ukelønn, er enda lavere enn levekårstallene som er basert på timelønn, enda det ser ut til at de jobber mye i Møre- og Romsdal. Vi tror dette i hovedsak skyldes usikkerheten knyttet til tallene fra Levekårsundersøkelsen.

For å se hvor mye forskjellen i arbeidstid betyr for estimatene, har vi i siste kolonne beregnet nye fylkesforskjeller, etter at arbeidstiden til hver enkelt er beregnet ut fra en arbeidstidsrelasjon estimert fra Levekårsundersøkelsen. Her har vi altså kontrollert for et anslag på arbeidstiden for hver enkelt basert på kjønn, år med utdanning, arbeidserfaring, næring, sektor og fylke. Vi sammenlikner første og siste kolonne i tabellen og finner at gjennomsnittet for Oslo er noe redusert, gjennomsnittet for Aust-Agder er betydelig redusert og videre en reduksjon (mot null) for Troms. Ellers er det ikke store utslag. Forskjellen mellom registerdata og levekårsdata er fortsatt store når det gjelder Sogn- og Fjordane, der arbeidstidskorreksjonen ikke førte til noen reduksjon i fylkeslønnsforskjellen i det hele tatt.

Alt i alt er det størst grunn til å stole på tallene fra registerdataene. Det er da også de vi bruker mest i denne gjennomgangen. Men vi minner altså om at noe av forskjellene her kan føres tilbake til forskjeller i arbeidstid mellom fylker.

Tabell 4.2 Fylkesforskjeller i timelønn og arbeidstid. Avvik fra landsgjennomsnitt1)

  Korrigert timelønnArbeidstid per ukeKorrigert tLimelønn
  Register 1997(samme som i tabell 4.1)Levekår 1997-2000Levekår 1997-2000Register 1997Imputert antall timer
Østfold-5,1-3,1-3,2-2,5
Akershus4,84,90,74,6
Oslo8,24,04,76,1
Hedmark-5,7-4,00,3-6,0
Oppland-7,0-5,1-0,9-6,7
Buskerud-1,22,7-2,9-1,1
Vestfold-4,81,4-1,1-5,8
Telemark-4,8-2,5-2,2-4,0
Aust-Agder-7,00,7-3,5-2,7
Vest-Agder-3,2-3,10,0-5,9
Rogaland2,82,8-2,75,0
Hordaland-2,01,3-2,71,3
Sogn og Fjordane-9,7-1,3-2,4-10,8
Møre og Romsdal-5,6-0,84,6-8,5
Sør-Trøndelag-5,9-1,7-0,8-5,8
Nord-Trøndelag-7,8-6,6-4,5-5,5
Nordland-4,6-2,2-4,9-2,3
Troms-4,9-5,3-4,4-0,5
Finnmark-8,1-1,5-1,7-8,3
Standardavvik4,63,22,74,8

1 Korrigert timelønn er korrigert for år (levekårsundersøkelsen), utdanningslengde, erfaring, ansiennitet (register) og næring. Registerlønnen er basert på ukelønn for ansatte med mer enn 30 timers arbeidsuke, uten å korrigere for forskjeller i arbeidstid mellom fylker. Arbeidstid per uke er beregnet for menn med mer enn 30 timers oppgitt arbeidstid. Imputert arbeidstid er basert på en prediksjon fra levekårsdataene på grunnlag av samme variabler som er i regresjonsmodellen samt sektor.

Store sektorforskjeller

Det er mindre fylkeslønnsforskjeller i offentlig enn i privat sektor. I figur 4.1 viser vi fylkeslønnsforskjellene for henholdsvis privat og offentlig sektor. Tallene er beregnet ved hjelp av Levekårsundersøkelsen 1997 og 2000. Vi ser av figur 4.1 at fylkeslønnsforskjellene er langt mindre i offentlig enn privat sektor. Figurene er sortert slik at fylket med lavest estimert lønn starter til venstre i figuren. Rekkefølgen er derfor forskjellig i de to figurene. Det som ikke framgår av figuren, er at fylkeslønnsforskjellene vi observerer i offentlig sektor ikke er statistisk signifikant forskjellige fra null. Spesielt er estimatet for Møre- og Romsdal, som ser høyt ut i forhold til de andre tallene, statistisk svært usikkert. Standardavviket til lønnsforskjellene i offentlig sektor er pluss, minus 3,1 prosent, noe som tyder på små lønnsforskjeller.

I privat sektor er fylkeslønnsforskjellene større. De er også statistisk signifikante. Nord- og Midt Norge ligger lavest i lønnsnivå, mens Oslo og Akershus ligger på topp.

Figur 4.1 Fylkeslønnsforskjeller etter hovedsektor. Prosentavvik fra landsgjennomsnitt i samme sektor. ­Levekårsdata 1997-2000. Korrigert timelønn.1)

Figur 4.1 Fylkeslønnsforskjeller etter hovedsektor. Prosentavvik fra landsgjennomsnitt i samme sektor. ­Levekårsdata 1997-2000. Korrigert timelønn.1)

Registerdataene gir oss imidlertid muligheter for å se på mer detaljerte grupper. I figur 4.2 a) viser vi fylkeslønnsforskjellene i privat sektor, målt som avvik fra gjennomsnittsnivået for hele landet for privat sektor. Vi finner Sogn- og Fjordane nederst sammen med Finnmark. Deretter kommer en stor gruppe fylker med omtrent likt lønnsnivå. På toppen skiller Buskerud, Hordaland, Rogaland, Akershus og Oslo seg ut. Sammenlikner vi med figuren fra Levekårsdataene, er det særlig Aust-Agder som skiller seg ut. Vi tror tallet for Aust-Agder er usikkert i Levekårsdataene, grunnet få observasjoner.

I den andre delen av figur 4.2 finner vi tilsvarende tall for offentlig sektor. Vi ser først på kommunesektoren (som også inkluderer fylkeskommunale virksomheter). Vi ser at det er svært liten lønnsspredning mellom fylker, sammenliknet med privat sektor. Mens standardavviket til fylkeslønnsforskjellene var 6,4 prosent i privat sektor, er de bare 2,4 prosent i kommunal sektor. Tallene for staten oppviser noe mer forskjeller enn i kommunene, særlig når det gjelder Trøndelagsfylkene, og Sogn- og Fjordane, som alle har mer enn 10 prosent lavere lønnsnivå enn landsgjennomsnittet. Imidlertid ser vi at det er mindre lønnsforskjeller mellom alle de øvrige fylkene i staten. I staten er standardavviket 4,9 prosent.

Schøne (2002) finner et tilsvarende mønster mellom sektorene. Ved hjelp av et annet datamateriale viser han også at lønnsforskjellene mellom fylker i staten har vært små og stabile i hele perioden etter 1987.

Figur 4.2 Fylkeslønnsforskjeller etter sektor. Prosentavvik fra landsgjennomsnittet i samme sektor. 
 Registerdata 1997. Korrigert timelønn.1

Figur 4.2 Fylkeslønnsforskjeller etter sektor. Prosentavvik fra landsgjennomsnittet i samme sektor. Registerdata 1997. Korrigert timelønn.1

Vi har altså sett at det er betydelig større lønnsforskjeller mellom fylker i privat enn offentlig sektor. Særlig er lønnsforskjellene små i kommunal sektor. I det følgende splitter vi sektorene ytterligere opp, for å gi et mer detaljert bilde på næringsnivå. I disse figurene bruker vi lønnsnivået i Oslo for samme sektor som referansenivå. For privat sektor kan det være spesielt interessant å se på forholdene i skjermet og konkurranseutsatt sektor hver for seg. I figur 4.3 viser vi derfor tilsvarende tall for de to delene av næringslivet. Konkurranseutsatt sektor omfatter i hovedsak industrien unntatt nærings- og nytelse samt grafisk, i tillegg kommer skog, fiske og olje-/bergverk. Det øvrige er definert som skjermet. 3 Vi ser av figurene at fylkeslønnsspredningen er større i konkurranseutsatt sektor, i hovedsak på grunn av lønnsnivået i de nordligste fylkene og Hedmark. Legg merke til at vi av den grunn har utvidet skalaen i figuren. Rogaland ligger over Oslo i konkurranseutsatt sektor. Skjermet sektor har mindre lønnsspredning enn konkurranseutsatt, men også her er fylkeslønnsforskjellene langt større enn i offentlig sektor. Standardavviket er 6,3 prosent i skjermet sektor, mens det er 9,6 prosent i konkurranseutsatt.

Figur 4.3 Fylkeslønnsforskjeller for konkurranseutsatt og skjermet sektor. Prosentavvik fra Oslo, samme ­sektor. Korrigert timelønn.1

Figur 4.3 Fylkeslønnsforskjeller for konkurranseutsatt og skjermet sektor. Prosentavvik fra Oslo, samme ­sektor. Korrigert timelønn.1

Offentlig sektor er dominert av to store næringer, nemlig undervisning og helse. Det kan derfor være av interesse å se hvordan lønnsstrukturen ser ut i stat og kommune uten helse og undervisningssektoren, og deretter hvordan lønnsstrukturen mellom fylker ser ut innenfor disse store næringene. I figur 4.4 viser vi stat og kommune uten helse og undervisning. For sammenlikningens skyld beholder vi skalaen på figurene fra figur 4.3. I kommunesektoren er det forsatt bare små forskjeller, og Oslo er ikke engang på topp i lønnsfordelingen. I staten er det fortsatt små forskjeller mellom alle fylkene, unntatt Telemark, Oppland, Trøndelag og Sogn- og Fjordane, som fortsatt har virksomheter med lavere lønnsnivå.

Innefor helse og undervisningssektoren er det små lønnsforskjeller mellom fylkene. Sør-Trøndelag, skiller seg, uten at vi vet hvorfor, ut med lavere inntektsnivå innen undervisning. Oslo ligger mer i midten i denne næringen. Innenfor helsesektoren er Oslo på topp. Utenfor Oslo er det imidlertid noe mindre lønnsforskjeller, gapet mellom nummer 2 og nummer 19 er bare litt i overkant av 10 prosent. Mønsteret skiller seg klart fra det vi finner i privat sektor. Tabell 4.3 gir en oversikt over spredningsmålet mellom sektorene.

Tabell 4.3 Standardavviket til ­fylkeslønnsforskjellene etter sektor.1

Privat K-sektor9,6%
Privat S-sektor6,3%
Staten uten helse og undervisning6,0%
Kommunene uten helse og ­undervisning3,2%
Offentlig helse4,6%
Offentlig undervisningL4,9%

1 Tabellen viser standardavviket til fylkeslønns­forskjellene i figur 4.3 og 4.4.

Figur 4.4 Fylkeslønnsforskjeller i offentlig sektor. Prosentavvik fra Oslo i samme sektor.1
 
 Registerdata 1997.

Figur 4.4 Fylkeslønnsforskjeller i offentlig sektor. Prosentavvik fra Oslo i samme sektor.1 Registerdata 1997.

Sammenlikning på tvers av sektorene

Til nå har vi sett på lønnsforskjeller mellom fylkene innenfor hver sektor eller næringsgren. Det kan være av interesse å sammenlikne også på tvers av sektorene. På denne måten får man en sammenlikning av lønnsnivået mellom sektorene i hvert fylke. Det er imidlertid grunn til å minne om at vi da også sammenlikner folk som jobber i tildels svært forskjellige typer av virksomheter. Kommunal sektor er dominert av helse og undervisningspersonell, staten av administrativt personell og privat sektor av næringer som industri og varehandel. Fordi vi nå sammenlikner nivået også mellom næringer og sektorer, bruker vi tall her som er korrigert også for beregnet arbeidstid. 4

I figur 4.5 viser vi en sammenlikning på tvers av sektorer. Utdanning, kjønn, erfaring og ansiennitet er satt omtrent på landgjennomsnittet, og null-punktet på aksen er en gjennomsnittsperson for hele landet med disse kvalifikasjonene. I figur 4.5 a) finner vi at k-sektor, i hovedsak olje og industrien, betaler høyere i gjennomsnitt enn de andre sektorene. Utslagene blir imidlertid forskjellig i ulike fylker, grunnet forskjeller i fylkeslønnsforskjellene mellom sektorene. Tilsvarende ligger kommunal sektor gjennomgående lavere. Som sagt vil tallene her også reflektere næringslønnsforskjeller. I figur 4.7 nedenfor viser vi derfor en tilsvarende figur når vi standardiserer også næringssammensetningen.

I figur 4.5 b) finner vi tilsvarende tall når vi skiller ut helse og undervisning fra offentlig sektor. I offentlig sektor er det staten som betaler gjennomgående best, men igjen må vi altså minne om at vi sammenlikner ulike typer av virksomheter.

Figur 4.5 Fylkeslønnsforskjeller etter sektor. Prosentavvik fra landsgjennomsnitt, alle sektorer. 
 Korrigert timelønn.1

Figur 4.5 Fylkeslønnsforskjeller etter sektor. Prosentavvik fra landsgjennomsnitt, alle sektorer. Korrigert timelønn.1

Korreksjon for næringslønnsforskjeller

Når vi sammenlikner alle sektorer mot et landsgjennomsnitt, blir nivået mellom sektorene «forstyrret» av næringslønnsforskjeller. Vi vet fra før at industrien betaler i gjennomsnitt bedre enn for eksempel varehandel, også for personer med samme utdanningslengde, kjønn og yrkeserfaring. K-sektor, slik vi har definert den her, inneholder nettopp i hovedsak industri og olje, som jo har enda høyere lønnsnivå enn industrien forøvrig. I et forsøk på å definere sektorforskjeller, kan det derfor være viktig å kontrollere for ulik sammensetning mellom sektorene når det gjelder næringer.

Næringspremiene inneholder i hovedsak tre forhold. Det ene kan være spesifikke forhold i arbeidsmarkedet for enkelte yrker. For eksempel knapphet på folk av næringsbestemte kvalifikasjoner. Det andre er lønnspremier som følge av forhandlingsstyrke og markedsforhold mellom næringene, f.eks. fagforeningsgrad. Det tredje er kompenserende lønnsforskjeller som følge av forskjellige typer av ulemper eller fordeler knyttet til å jobbe i bestemte næringer. Vi har ikke ambisjoner i dette notatet om å forklare disse forskjellene fullt ut, men det kan være fornuftig å forsøke å skille ut disse komponentene fra de sektorforskjellene vi estimerer, nettopp fordi dette er forskjeller som gjelder på tvers av både sektorer og fylker.

I figur 4.6 viser vi sammenliknbare fylkeslønnsforskjeller mellom sektorene, når vi har «renset bort» forskjellene som skyldes ulik næringssammensetning mellom sektorene. Dette er gjort ved å beregne en næringspremie for hver næring i en analyse der vi kontrollerer for kvalifikasjoner, fylke og sektor samtidig. 5 Deretter er næringspremiene trukket fra lønnsnivået som er illustrert i figur 4.5 a). Figuren viser altså de samme forskjellene som i figur 4.5 a), men den gjennomsnittlige næringspremien er trukket fra i hver av sektorene. Vi ser at denne korreksjonen bidrar til å presse sammen fylkeslønnsforskjellene mellom sektorene, men at mønsteret i forskjeller mellom fylkene er det samme. Det er estimatene for k-sektor som er mest påvirket, fordi de andre sektorene er spredd mer jevnt utover næringer som ikke ligger langt fra gjennomsnittet. Vi ser liten grunn til å lage samme figur for offentlig sektor (4.5 b) fordi helse- og undervisningsgruppene er definert i stor grad ut fra en næring, og det er derfor vanskelig å skille mellom «sektorlønnsforskjeller» og «næringslønnsforskjeller» i dette tilfellet. 6

Det er ikke helt opplagt hvilke av de to figurene 4.5 a) og 4.6 som gir det mest relevante bildet av sektorforskjellene. På den ene siden kan man hevde at næringsspesifikke forhold bør kontrolleres for i en sammenlikning mellom sektorene, men på den annen side kan man argumentere for at det er konseptuelt vanskelig å skille ut næringsspesifikke fra sektorspesifikke forhold. Vi presenterer derfor begge figurer i dette notatet. Legg forøvrig merke til at denne korreksjonen bare berører gjennomsnittlige sektorforskjeller, og ikke mønsteret i lønnsnivå mellom fylker innen hver sektor.

Figur 4.6 Fylkeslønnsforskjeller etter sektor med næringskorreksjon. Prosentavvik fra landsgjennomsnitt, alle sektorer. Korrigert timelønn.1

Figur 4.6 Fylkeslønnsforskjeller etter sektor med næringskorreksjon. Prosentavvik fra landsgjennomsnitt, alle sektorer. Korrigert timelønn.1

Sammenlikning for ulike utdanningsnivåer

Vi vet at avkastningen av utdanning er forskjellig mellom sektorene. Forskjellen mellom ansatte med høy og lav utdanning er større i privat sektor enn i offentlig. I figur 4.7 splitter vi derfor arbeidstakerne opp i to grupper: Personer med lavere utdanning (videregående eller mindre), og personer med høyere utdanning (minst 3 år i tillegg til videregående), og deretter beregnet et landsgjennomsnitt for alle arbeidstakere innenfor hver av disse to utdanningsgruppene. Snittet er beregnet slik at vi tar for oss en person med videregående utdanning i figurens del a) og en person med hovedfag, eller 5 år i tillegg til videregående, i figurens del b). 7 Deretter sammenliknes lønnsnivå for ansatte i ulike sektorer i ulike fylker med landsgjennomsnittet. Vi har korrigert tallene også for forskjeller i næringssammensetning som i forrige avsnitt. Skalaen er forandret noe fra figur 4.5 og 4.6.

La oss se på arbeidstakere med lavere utdanning først, figur 4.7 a). Vi merker oss først at kommunesektoren har lavere lønnsnivå enn de to andre sektorene. For det andre ser vi at det ikke er noe klart mønster i forholdet mellom privat og statlig sektor. Lønnsnivået er høyest i staten i 7 av 19 fylker og lavest i staten i 7 av 19 fylker. I de øvrige 5 fylkene er lønnsnivået sammenliknbart. Forskjellene mellom staten og privat sektor framkommer dels fordi forskjellene mellom fylker er større i privat sektor, og dels fordi rankeringen mellom fylker er forskjellig mellom sektorene. I pressområdene er lønnsnivået høyest i privat sektor. I del b) tar vi for oss personer med hovedfag eller tilsvarende utdanningslengde. Vi ser her at privat sektor ligger over landsgjennomsnittet for høyt utdannede i 13 av 19 fylker.

Figur 4.7 Fylkeslønnsforskjeller etter sektorene. Prosentavvik fra landsgjennomsnitt, alle sektorer. 
 Registerdata 1997. Korrigerte lønnstall med næringskorreksjon.1

Figur 4.7 Fylkeslønnsforskjeller etter sektorene. Prosentavvik fra landsgjennomsnitt, alle sektorer. Registerdata 1997. Korrigerte lønnstall med næringskorreksjon.1

Lønn og ledighet på fylkesnivå

Som nevnt i innledningen er det to hovedgrunner til lønnsforskjeller mellom regioner. Den ene er kompenserende lønnsforskjeller mellom regioner. Dette kan være kompensasjon for spesielle regionale forhold, som klima etc. Men dette kan også være kompensasjon for regionale variasjoner i levekostnader, særlig for variasjoner i boligprisene. Den andre grunnen er tilpasning til regionale ubalanser i arbeidsmarkedet. I dette avsnittet ser vi nærmere på sammenhengen mellom regionale lønnsforskjeller og ledighetsnivået lokalt. Lønningene er gjerne lavere når ledigheten er høy. Denne typen lønnsfleksibilitet kan være viktig for å unngå regionale ubalanser. Vi vet fra andre studier at regional lønnsfleksibilitet er liten i Norge og Norden sammenliknet med land som USA og Storbritannia. Barth et al. (2002) finner at den regionale lønnsfleksibiliteten, målt ved elastisiteten til regional lønn med hensyn på regional arbeidsledighet er 0.03 i Norge, mens den er minst 0.1 i USA og Storbritannia, se tabell 4.4. En lønnselastisitet på 0.1 betyr at en økning i ledigheten på 10 prosent reduserer lønnsnivået med 1 prosent. For eksempel vil en økning fra 4,5 prosent til 5 prosent i ledigheten redusere lønnsnivået med 1 prosent. Forskjellene mellom land er resultat av ulike forhandlingssystemer. Albæk et al. (2000) argumentere for at i våre land oppstår reallønnsfleksibiliteten fra makronivået gjennom de sentraliserte forhandlingene, og ikke i samme grad fra lønnsdannelsen lokalt (se også Dyrstad og Johansen, 2000). 8

Tabell 4.4 Lønnsrespons overfor endringer i arbeidsledigheten lokalt.

  USAStorbritanniaNorgeNorge
  PrivatPrivatOffentligBegge
Lønnselastisitet-,12-,10-,03-,06(-,02)-,05
Regional inndelingStatPendlingsområdeFylkeFylkeFylkeFylke

Kilde: Barth et al. (2002: tabell 3), Albæk et al. (2000: tabell 1)

Det vi videre merker oss, er at lønnsfleksibiliteten er svært liten, og ikke signifikant forskjellig fra null, i offentlig sektor. Det betyr at det er liten sammenheng mellom arbeidsledighet og lønn i denne delen av økonomien. Dette resultatet finner vi igjen i dataene vi har produsert i dette notatet. Figur 4.8 viser fylkeslønnspremier sammen med ledighetsnivået i fylkene. Linjene illustrerer korrelasjonen mellom ledighet og lønn i dataene. Vi finner en fallende kurve for privat sektor, men en svakt stigende kurve for offentlig sektor.

Figur 4.8 Sammenhengen mellom fylkeslønnsnivå og arbeidsledighet. Etter sektor.1

Figur 4.8 Sammenhengen mellom fylkeslønnsnivå og arbeidsledighet. Etter sektor.1

Oppsummering og diskusjon

Vi har sett at det er variasjon i lønn mellom fylker, også når man kontrollerer for forskjeller i sammensetningen av kvalifikasjoner og næringer. Det er betydelige forskjeller mellom privat og offentlig sektor. Variasjonen mellom fylker er mye større i privat sektor, og det er en sterkere sammenheng mellom forholdene i det lokale arbeidsmarkedet og lønn i privat sektor. Fylkeslønnsforskjellene er større i konkurranseutsatt sektor enn i skjermet sektor. I offentlig sektor er det mindre forskjeller mellom fylker, og det er liten eller ingen sammenheng mellom lønnsnivået og forholdene ellers i det lokale arbeidsmarkedet. Dette innebærer at lønnsforskjellene mellom sektorene varierer mellom fylker. Det ulike mønsteret for offentlig og privat sektor oppstår dels fordi de regionale forskjellene er større i privat sektor. Større regionale forskjeller skulle isolert sett føre til høy lønn i privat sektor i høytlønnsfylkene og til høy lønn i offentlig sektor i lavtlønnsfylkene. Men det ulike mønsteret skyldes også at rankeringen mellom fylker varierer mellom sektorene.

Regionale lønnsforskjeller virker inn på flyttemønsteret i Norge fordi de påvirker levestandardsnivået i ulike fylker. Samtidig påvirker de bedriftsetableringene gjennom kostnadsnivået. Den differensierte arbeidsgiveravgiften har gitt muligheter for å legge inn en kile mellom disse to hensynene, levestandard og kostnadsnivå, nettopp for å sikre bosetting. Man har kunnet opprettholde høyere utbetalt lønn i enkelte regioner samtidig som man har redusert arbeidsgivernes kostnader. En slutt på denne ordningen vil ha betydning for flyttemønster, bedriftsetablering og relativ lønn mellom fylkene. Lønnsfleksibiliteten overfor endringer i det lokale arbeidsmarkedet er liten i Norge og det som er av lønnsfleksibilitet oppstår i privat sektor.

Sektorlønnsforskjeller innebærer et allokeringsproblem i den grad de ulike sektorene opererer i samme marked. Dersom kommunalt ansatte bare har jobbmuligheter innenfor kommunal sektor, statlig ansatte holder seg til staten og privatansatte ikke kan brukes i offentlig sektor, vil ikke forskjellene mellom sektorene i hvert fylke bety særlig mye på kort sikt. Det er imidlertid overganger mellom sektorene, og det ulike mønsteret på tvers av fylkene medfører derfor ulike konkurranseforhold mellom sektorene i de forskjellige arbeidsmarkedene.

Referanser

Albæk, K. R. Asplund, E.Barth, S. Blomskog, B Gudmundsson, V. Karlsson og E. Strøjer Madsen, (2000) «Dimensions of the Wage-Unemployment Relationship in the Nordic Countries: Wage Flexibility without Wage Curves». Research in Labor Economics , Vol. 19:345-382

Barth, E., B. Bratsberg, R. A. Naylor, og O. Raaum (2002), Explaining Variations in Wage Curves: Theory and Evidence, Memorandum No. 03/2002, Økonomisk institutt, Universitetet i Oslo.

Dyrstad, J.M., og Johansen, K. (2000): «Regional wage responses to unemployment and profitability: Empirical evidence from Norwegian manufacturing industries», Oxford Bulletin of Economics and Statistics , 62 (1), 101-117.

Schøne, P. (2002). Ti år med et mer desentralisert lønnssystem i staten: Hva har skjedd? . Rapport 2003:3 Institutt for samfunnsforskning, Oslo.

Fotnoter

1.

Alle tall i dette notatet stammer fra egne beregninger, som Statistisk sentralbyrå selvsagt ikke står ansvarlige for.

2.

Korreksjonen er gjort på følgende måte. Vi estimerer en log lønns relasjon med forklaringsvariablene kjønn, utdanningsnivå, utdanning kvadrert, potensiell erfaring (alder - alder ved ferdig utdanning), erfaring kvadrert, årsdummy (i levekårsdataene), ansiennitet i samme bedrift og ansiennitet kvadrert (i registerdataene) og 15 næringsdummier i tillegg til en dummyvariabel for hvert fylke. Deretter beregner vi differansen i fylkeslønnsnivået fra landsgjennomsnittet i prosent av landsgjennomsnittet for standardiserte personer (samme utdanningslengde, kjønn, erfaring, ansiennitet og næring). I analysene for enkelt sektorer og grupper nedenfor er tallene basert på separate regresjonsanalyser, slik at alle koeffisientene er tillatt å variere mellom sektorene.

3.

Definisjonene er i henhold til definisjonene fra Nasjonalregnskapet/ Standarder for norsk statistikk. Dette er definisjoner fra 1980-tallet, som kanskje ikke lenger reflekterer konkurransesituasjonen til næringene.

4.

Arbeidstid er beregnet på samme måte som i siste kolonne i tabell 2, basert på estimater fra Levekårsundersøkelsene 1997-2000.

5.

Næringspremiene er estimert på hele landet, i en modell som inkluderer utdanning, erfaring, ansiennitet (alle kvadrert),deltid, kjønn, fylkesdummier og sektordummier i tillegg til næringsdummiene. Sektorspesifikke næringspremier er konstruert som et vektet snitt av næringene innen hver sektor. For eksempel inneholder næringspremien for K-sektor i hovedsak industripremien + premien for olje sektoren.

6.

En tilsvarende figur skiller seg da også mindre fra figur 5 b).

7.

Det er gjennomført separate analyser for hver av de to utdanningsgruppene i hver sektor. Deretter er figuren basert på beregnede tall for personer med 3 år etter grunnskole for de med lavere utdanning og for personer med 8 år etter grunnskole for de med høyere utdanning.

8.

I modeller med faste fylkeseffekter finner de svært liten regional lønnsfleksibilitet i de Nordiske landene. Barth et al. (2002) finner signifikante men fortsatt små effekter også i slike modeller. Et hovedpoeng er at lønnsfleksibiliteten er påvirket av fagforeningsandelen.

Til forsiden