NOU 2015: 6

Grunnlaget for inntektsoppgjørene 2015

Til innholdsfortegnelse

7 Er lønnsgapet mellom kvinner og menn i ferd med å lukkes?

Erling Barth, Pål Schøne og Marte Strøm

Institutt for samfunnsforskning

7.1 Innledning

I flere tiår har vi slått fast at lønnsgapet mellom kvinner og menn ble mindre og mindre fram til midten av 1980 tallet for deretter å flate ut. I Likelønnskommisjonens rapport (Lahnstein utvalget, NOU 2008: 10) heter det: «Det finnes ikke gode sammenliknbare tall for utviklingen i brutto lønnsgap over lang tid, men tilgjengelige kilder viser en dramatisk reduksjon i de gjennomsnittlige lønnsforskjellene mellom kvinner og menn fram til midten av 1980-tallet, etterfulgt av en lang periode med utflating. I 1959 utgjorde kvinners månedslønn for fulltidsansatte om lag 66 prosent av menns lønn, og på midten av 80-tallet var kvinners lønn økt til noe over 80 prosent av menns lønn. På 2000-tallet finner vi igjen tendens til opphenting for kvinnene, men i et mer forsiktig tempo enn før». Tallgrunnlaget til Likelønnskommisjonen slutter tidlig på 2000 tallet. Basert på lønnsstatistikken har Teknisk beregningsutvalg løpende presentert tall for lønnsutviklingen for kvinner og menn. I siste rapport (NOU 2014: 3) skriver de «Ser vi på medianlønn mellom kvinner og menn, var det en tilnærming fra 1997 til 2008 på 1,4 prosentpoeng. Fra 2009 til 2013 ble lønnsforskjellene redusert med 1,6 prosentpoeng.» Hva ligger bak denne utviklingen, og er denne opphentingen en del av en langvarig trend?

Høsten 2013 laget vi på Institutt for samfunnsforskning en rapport for Barne-, likestillings-, og inkluderingsdepartementet som gjorde nye analyser og oppdaterte tall fra 2002 (Barth, Hardoy, Schøne og Østbakken, 2013) til og med 2011. Resultatene i Barth m.fl. (2013) viser blant annet at det har skjedd en svak tilnærming mellom kvinners og menns timelønn i perioden. Den ujusterte gjennomsnittlige timelønnsforskjellen har falt fra 14,2 prosent i 2002 til 12,7 prosent i 2011. Når vi sammenligner kvinner og menn som jobber i samme yrke, og innen samme næring er lønnsgapet i overkant av 7 prosent. Dette viser at timelønnsforskjellen henger sammen med det kjønnssegregerte arbeidsmarkedet. Likevel konkluderte rapporten med at det eksisterer et ikke ubetydelig lønnsgap, selv etter kontroll for detaljert næring og yrke.

Når det gjelder sammenhengen mellom barn og timelønn er denne generelt negativ for kvinner, mens den er positiv for menn. Timelønnsforskjellene mellom kvinner og menn vokser tidlig i karrieren for de yngste kohortene, mens vi ser en viss tilnærming mot slutten av karrieren for de eldste. Over tid ser vi at den negative sammenhengen mellom timelønn og barn blir svakere for kvinner.1

I dette notatet oppsummerer vi hovedresultatene fra denne analysen, og oppdaterer tallene for noen av analysene til og med 2012. I tillegg ser vi nærmere på lønnsforskjellene mellom kvinner og menn med videregående skole som høyeste fullførte utdanning, med særlig fokus på de som har fullført fagutdanning.

7.2 Data

Datamaterialet er hentet fra grunnlagsdataene til Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk2. Det er basert på registrering av alle lønnstakere i offentlig sektor (totaltellinger)3 og et stort representativt utvalg i privat sektor. Populasjonen i privat sektor omfatter alle foretak i Statistisk sentralbyrås Bedrifts- og foretaksregister unntatt jordbruk og skogbruk. Utvalget i privat sektor er stratifisert etter næring og antall ansatte. Alle store foretak er med i utvalget. I alle analysene er materialet vektet etter trekksannsynligheten. Variablene som benyttes i analysen er: timelønn, kjønn, utdanning, yrkeserfaring, heltid, sektor, næring og yrke.

Vårt mål på timelønn er basert på informasjon om total månedsfortjeneste på tellingstidspunktet hvert år (1. oktober) og arbeidstid. Arbeidstid er målt ved avtalt arbeidstid per uke i privat sektor og dellønnsprosent i offentlig sektor. Total månedsfortjeneste inkluderer grunnlønn (fast avtalt lønn inklusive faste personlige tillegg), bonuser og provisjoner, og uregelmessige tillegg. Overtidsbetaling inkluderes ikke i målet for månedsfortjeneste4. Uregelmessige tillegg er lagt til som et beregnet gjennomsnitt for perioden 1. januar til telletidspunktet. Bonuser og provisjoner er beregnet som gjennomsnitt per måned for perioden 1. oktober året før telletidspunktet. Alle lønnsmål og lønnskomponenter er deflatert i henhold til konsumprisindeksen med 2011 som referanse år. I analysene tar vi logaritmen av timelønn. Det gjør at vi kan tolke resultatene som prosentvise endringer i timelønn.

Sektor og næring er basert på NACE-koder med utgangspunkt i Standard for næringsgruppering (SN2002 og SN2007). Definisjon av offentlig sektor er basert på informasjon om næring, samt hvilke dataregistre opplysningene kommer fra. Før 2008 inkluderer offentlig sektor alle som er ansatt i staten (basert på informasjon fra Statens sentrale tjenestemannsregister), skoleverket (basert på data fra skoleverket), kommunesektoren ellers (basert på data fra kommunenes PAI-register), samt Helseforetakene. Fra og med 2008 inkluderer offentlig sektor ansatte i Offentlig administrasjon (næringskode 84), Undervisning (næringskode 85), Helse- og sosialtjenester (næringskode 86–88).Vi benytter Nace-koder på to-siffer nivå og inkluderer 57 (2002–2007) og 84 (2008–2012) dummy variable i analysene når vi kontrollerer for næring. Alle analyser som inneholder næring og sektor har et brudd i 2008 på grunn av nye næringskoder. Dette er markert som et brudd i figurene. Informasjon om yrke er basert på Statistisk sentralbyrås standard for yrkesklassifisering (STYRK) og stillingskoder fra Statens tjenestemannsregister, PAI registeret og maritimt register. Vi benytter tresifret kode for yrke.

Andre relevante variabler som er koblet på er utdanning, som måler antall års utdanning etter grunnskole. Denne varierer fra 0 til 12 år. Yrkeserfaring måler antall år med potensiell yrkeserfaring. Denne er gitt ved formelen: Alder-16-antall utdanningsår. For eksempel, for en person på 40 år med 4 år utdanning etter grunnskole, blir antall år med yrkeserfaring lik 20. Potensiell yrkeserfaring vil være et mindre presist mål på faktisk yrkeserfaring for kvinner enn for menn fordi vi vet at kvinner har lengre og flere fravær fra arbeidsmarkedet enn menn, spesielt i perioden hvor barna er små.

7.3 Kvinnene i arbeidsmarkedet har nå lengre utdanning enn menn

I tabell 7.1 og tabell 7.2 viser vi gjennomsnittsverdier for timelønn og for noen faktorer som vi vet har betydning for lønnsnivået. En av de tydeligste forskjellene mellom kvinner og menn finner vi for timelønn som over perioden er stigende for begge grupper, men kvinners lønninger i 2012 er på 2006 nivået for menn. Det er også tydelige forskjeller i utdanningslengde. Menn og kvinner hadde omtrent samme utdanningslengde i 2002 og begge grupper har økt sin utdanningslengde. Mens menn og kvinner hadde omtrent samme utdanningslengde i 2002, med mennene knappe 0,02 år foran, har veksten i kvinners utdanningslengde vært sterkere enn for menn, og kvinner har i 2012 4,32 år med utdanning over grunnskole i gjennomsnitt, mens menn har 3,91. Kvinner jobber også i større grad heltid i forhold til i 2002, mens menn i mindre grad jobber heltid. Andelen i privat sektor er stabil over perioden.

Tabell 7.1 Deskriptiv statistikk for sysselsatte kvinner, 20–67 år. Gjennomsnitt (2002–2012).

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Log real timelønn

5,11

5,13

5,16

5,17

5,2

5,21

5,25

5,28

5,29

5,32

5,35

Potensiell erfaring (år)

21,94

22,12

22,32

22,28

22,31

22,26

22,05

22

22,19

22,13

22,16

Utdanningsår

3,55

3,66

3,7

3,82

3,91

3,96

4,02

4,09

4,19

4,27

4,32

Andel heltid

0,52

0,53

0,54

0,52

0,53

0,54

0,54

0,54

0,54

0,55

0,56

Andel i privat sektor

0,53

0,53

0,53

0,51

0,52

0,53

0,47

0,47

0,46

0,45

0,45

Observasjoner (1 000)

880

878

893

899

922

975

967

982

970

973

991

Kilde: Egne beregninger basert på tall fra grunnlagsdataene til Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk.

Tabell 7.2 Deskriptiv statistikk for sysselsatte Menn, 20–67 år. Gjennomsnitt (2002–2012).

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Log real timelønn

5,27

5,28

5,3

5,31

5,34

5,36

5,4

5,42

5,43

5,46

5,48

Potensiell erfaring (år)

21,58

21,85

21,96

22,1

22,1

22,01

22,04

22,03

22,22

22,17

22,18

Utdanningsår

3,57

3,63

3,66

3,7

3,72

3,77

3,79

3,82

3,88

3,91

3,91

Andel heltid

0,89

0,89

0,89

0,88

0,89

0,89

0,88

0,85

0,85

0,85

0,85

Andel i privat sektor

0,81

0,81

0,82

0,81

0,82

0,82

0,81

0,81

0,8

0,8

0,8

Observasjoner (1 000)

998

100

1 017

989

1 027

1 094

1034

1 050

1041

1 021

1 049

Kilde: Egne beregninger basert på tall fra grunnlagsdataene til Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk.

7.4 Mål på lønnsforskjeller

Vi benytter regresjonsanalyse for å beregne ulike mål på lønnsforskjellene mellom kvinner og menn. Vi beregner først det overordnede lønnsgapet (heretter Ujustert), uten å justere for forskjeller som skyldes observerbare kjennetegn som kan ha betydning for lønn. Det ujusterte lønnsgapet egner seg godt til å sammenligne på tvers av land og over tid, men vil samtidig reflektere forskjeller i både kvalifikasjoner og jobbkvaliteter. Derfor kontrollerer vi i fire steg for utvalgte kjennetegn. På den måten kan vi se hvor stor del av lønnsgapet som henger sammen med forskjeller mellom kvinner og menn når det gjelder disse observerbare kjennetegnene. Samtidig viser vi hvor store de gjenstående lønnsforskjellene er, når vi sammenlikner personer som er mer og mer like, og har mer og mer like jobber.

For å sammenligne kvinner og menn med like kvalifikasjoner, kontrollerer vi for utdanningslengde, potensiell yrkeserfaring og arbeidstid (heltid/deltid) (+human kapital nedenfor)5. Mens det ujusterte lønnsgapet har med seg resultatet av forskjeller i de investeringer i personkapital som er gjort tidligere i livet, vil lønnsgapet justert for utdanning og yrkeserfaring måle forskjellen i gjennomsnittslønn mellom kvinner og menn med samme nivå på personkapitalen.

Så trekker vi inn sektor (+sektor nedenfor). Offentlig og privat sektor står overfor ulike regimer i forhold til blant annet lønnsfastsettelse, konkurranse og konjunktursensitivitet. Når vi så kontrollerer for næring, i (+næring nedenfor) sammenlikner vi jobber som er mer like. Mens + human kapital trekker med seg resultatet segregeringen mellom kvinner og menn på tvers av sektorer og bransjer med ulike lønn, får vi nå et mål som oppsummerer de gjennomsnittlige forskjellene innenfor sektorer og bransjer.

I +yrke kontrollerer vi for yrke, og i denne spesifikasjonen sammenligner vi kvinner og menn som er like med hensyn til kvalifikasjoner, som jobber i samme sektor, næring og i samme yrke. Her tar vi altså bort effekten av segregering mellom yrker, og beregner et mål på de gjennomsnittlige forskjellene innenfor ulike yrke i samme sektor og næring.

7.5 Brutto lønnsgap

Lønnsgapet mellom kvinner og menn måles gjerne som forskjellen mellom menns lønn og kvinners lønn som andel av menns lønn. Dersom lønnsgapet er 15 prosent betyr det at kvinner, i gjennomsnitt, tjener 15 prosent mindre enn menn. I våre analyser bruker vi forskjeller i timelønn som mål på lønnsgapet. La oss først se på forskjell i gjennomsnittlig timelønn for kvinner og menn uten å kontrollere for andre forklaringsvariabler: det ujusterte lønnsgapet, eller brutto lønnsgap.

Figur 7.1 Brutto lønnsgap. Lavere lønn for kvinner i prosent av menns lønn. Gjennomsnitt og median.

Figur 7.1 Brutto lønnsgap. Lavere lønn for kvinner i prosent av menns lønn. Gjennomsnitt og median.

Kilde: Egne beregninger basert på tall fra grunnlagsdataene til Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk.

Vi ser at fallet i brutto lønnsgap skjedde i to etapper; først en 7 prosents reduksjon fra 2002 til 2005, deretter øker lønnsgapet og er tilbake på 2002-nivået i 2007 og 2008. Etter 2008 har lønnsgapet falt med hele 14 prosent. Det er i hovedsak i perioden etter 2008 at det har vært et fall i timelønnsforskjellene mellom kvinner og menn. Når vi nå også har tall for 2012 ser vi at nedgangen i lønnsforskjellen begynner å ta form av en klar trend. Imidlertid viser tall fra Teknisk beregningsutvalg at denne tendensen ser ut til å være brutt i 2013, og at kvinners gjennomsnittslønn for heltidsansatte ble redusert med 0,4 prosentpoeng i forhold til menns (tabell 1.14). At bruttolønnsgapet mellom kvinner og menn reduseres i vår analyse indikerer at kvinner og menn har blitt likere med hensyn til kjennetegn som er viktig for å bestemme nivået på timelønnen. I neste avsnitt ser vi på hvilke kjennetegn dette er.

Når vi bruker medianen teller vi den som ligger i midten av lønnsfordelingen. Medianen er mindre sensitiv til svært høye og svært lave lønninger enn gjennomsnittet. Lønnsforskjellene er mindre når vi bruker medianlønn siden det i hovedsak er menn som har svært høye lønninger. Det ser også ut til at nedgangen i medianlønnsforskjellen har vært større enn nedgangen i brutto lønnsgap. 8,2 prosent er et historisk lavnivå for lønnsforskjellen mellom «mannen i midten» og «kvinnen i midten» av lønnsfordelingen

7.6 Faktorer bak lønnsforskjellene

De ulike linjene i figur 7.2 viser utviklingen av forskjellen i gjennomsnittslønn mellom kvinner og menn når vi sammenlikner personer som er mer og mer like med hensyn til observerte kjennetegn som vi tror har betydning for timelønn. Den første linjen viser brutto lønnsgap. Dette er det samme som i figur 7.1. Den neste linjen viser den gjennomsnittlige lønnsforskjellen mellom kvinner og menn med samme utdanningslengde, samme alder (potensiell yrkeserfaring) og som begge har samme arbeidstid. Her har det skjedd noe nytt. Mens vi historisk alltid har redusert lønnsgapet mellom kvinner og menn når vi kontrollerer for forskjeller i utdanningslengde, erfaring og arbeidstid, er situasjonen den i 2012 at lønnsgapet er så å si det samme uansett, det er faktisk slik at lønnsforskjellen mellom likere menn og kvinner er svakt større enn lønnsforskjellene i alt.

Figur 7.2 Lønnsforskjeller mellom menn og kvinner i prosent av menns lønn. Justerte og ikke-justerte lønnsforskjeller.

Figur 7.2 Lønnsforskjeller mellom menn og kvinner i prosent av menns lønn. Justerte og ikke-justerte lønnsforskjeller.

Kilde: Egne beregninger basert på tall fra grunnlagsdataene til Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk.

Hva har skjedd? Kvinner er som vi så i tabell 7.1 og 7.2 i ferd med å ta igjen menn når det gjelder human kapital som utdanning, yrkeserfaring og arbeidstid og dette har bidratt til å redusere lønnsforskjellene mellom kvinner og menn i de ujusterte tallene. Når vi kontrollerer for utdanning, yrkeserfaring og arbeidstid, og dermed sammenligner kvinner og menn med samme human kapital, øker lønnsforskjellen noe og trenden ser derimot ut til å være stigende. Det er altså to tendenser som virker mot hverandre; kvinner har tatt igjen menn når det gjelder lengden på utdanning, og dette minsker lønnsforskjellene mellom menn og kvinner. På samme tid er det en tendens til økende lønnsforskjeller innad i yrke, næring og sektor. Hvilke av disse faktorene som vil dominere framover er det vanskelig å spå. På et tidspunkt vil vel kvinners utdanningslengde flate ut, og da vil de underliggende lønnsforskjellene i yrke, sektor og næring kunne dominere.

Ellers viser figuren at den gjennomsnittlige lønnsforskjellen går ned når vi sammenlikner mer og mer like personer. Den midterste linjen viser hva som skjer når vi kontrollerer for sektor, den neste næring og den nederste hva som skjer når vi kontrollerer for detaljert yrke i tillegg. Vi ser at lønnsforskjellene mellom kvinner og menn med samme utdanningslengde, avtalt arbeidstid og erfaring, i samme sektor og næring og i samme detaljerte yrkesgruppe har en gjennomsnittlig lønnsforskjell på i underkant av 7,5 prosent. Den svake nedgangen vi så fra 2008 til 2011 er brutt i 2012, og forskjellen har vippet oppover igjen. Det er denne økningen som forplanter seg videre oppover, helt til den nest siste linjen (+ human kapital). At den ujusterte linjen faller betyr at sammenpressingen i kvalifikasjoner er større enn den økningen som har skjedd i gjennomsnitt innenfor detaljerte yrkesgrupper.

Det ujusterte lønnsgapet er klart størst i privat sektor (figur 7.3), men det er også i denne sektoren det ujusterte lønnsgapet har falt mest. Lønnsgapet i offentlig sektor har holdt seg rimelig stabilt over perioden (figur 7.4).

Figur 7.3 Lønnsforskjeller mellom kvinner og menn i prosent av menns lønn. Lønnsforskjeller i privat sektor.

Figur 7.3 Lønnsforskjeller mellom kvinner og menn i prosent av menns lønn. Lønnsforskjeller i privat sektor.

Kilde: Egne beregninger basert på tall fra grunnlagsdataene til Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk.

Figur 7.4 Lønnsforskjeller mellom kvinner og menn i prosent av menns lønn. Lønnsforskjeller i offentlig sektor.

Figur 7.4 Lønnsforskjeller mellom kvinner og menn i prosent av menns lønn. Lønnsforskjeller i offentlig sektor.

Kilde: Egne beregninger basert på tall fra grunnlagsdataene til Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk.

Vi finner igjen at lønnsgapet reduseres som følge av mer like kvalifikasjoner også innenfor hver av sektorene. Det er en økning i lønnsgapet fra 2011 til 2012 justert for kvalifikasjoner som har sitt utspring i økende lønnsforskjeller innad i yrke (+ yrke) som forplanter seg oppover. Særlig ser vi dette i privat sektor. Når vi samtidig har hatt en nedgang totalt, betyr det at sammenpressingen av kvalifikasjoner har mer enn oppveiet for økningen i lønnsforskjeller innen yrke (privat sektor) og næring (offentlig sektor).

Hvordan kan det være et kvalifikasjons gap mellom kvinner og menn i hver sektor, mens de samme linjene faller sammen i 2012 i figuren for hele arbeidsmarkedet? Dette henger sammen med at det er langt flere kvinner i offentlig sektor enn menn, mens gjennomsnittlige kvalifikasjoner er høyere i offentlig sektor, både for kvinner og menn. Selv om kvinner allerede har tatt igjen menn når det gjelder utdanningslengde og i større grad også jobber fulltid er det fortsatt slik at hvilken sektor man arbeider i har stor betydning for lønnsgapet.

7.7 Lønnsforskjeller etter utdanning

Kvinner tar i økende grad høyere utdanning og vi har sett at nedgangen i det ujusterte lønnsgapet skyldes at menn og kvinner har fått likere kvalifikasjoner og nærmer seg hverandre i arbeidstid. I dette avsnittet analyserer vi lønnsgapet innad i utdanningsgrupper. Det ujusterte lønnsgapet innad i utdanningsgrupper reflekterer delvis kjønnsforskjeller mellom sektor, næring og yrke for de forskjellige utdanningsgruppene. Vi beregner også lønnsgapet justert for utdanningslengde, yrkeserfaring, arbeidstid, sektor og næring (+ næring) for å se hvor mye av forskjellen i lønn innad i utdanningsgrupper som skyldes forskjeller langs disse variablene.

Figur 7.5 og 7.6 viser utviklingen i andeler menn og kvinner med forskjellige høyeste utdanningsnivå fra 2002–2012. Vi deler videregående utdanning inn i to grupper; en gruppe med generell studiekompetanse, mens den andre gruppen har fagutdanning: videregående yrkesfaglig utdanning eller Teknisk fagskole6. For kvinner har andelen med høyere utdanning, både lavere grad og høyere grad vært stigende over perioden. Andelen med grunnskole eller videregående utdanning som høyeste utdanning er fallende. For menn er andelene mer stabile over perioden, men det har vært noe reduksjon i andelen menn med grunnskole og videregående. Hvis vi kun ser på andelen kvinner og menn med fagutdanning på videregående nivå, er denne økende for begge grupper, men generelt på et mye lavere nivå for kvinner. For begge kjønn er det slik at en lavere andel med videregående allmennfag som høyeste utdanning motsvares av en høyere andel enten med fagutdanning eller høyere utdanning lavere grad.

Figur 7.5 Høyeste utdanning, andeler.

Figur 7.5 Høyeste utdanning, andeler.

Kilde: Egne beregninger basert på tall fra grunnlagsdataene til Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk.

Figur 7.6 Høyeste utdanning, andeler.

Figur 7.6 Høyeste utdanning, andeler.

Kilde: Egne beregninger basert på tall fra grunnlagsdataene til Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk.

Figur 7.7 og 7.8 viser de ujusterte forskjellene fra 2002 til 2012. Vi ser at det største lønnsgapet er for personer med fagutdanning og for de med høyere utdanning høyere grad. Det er kjent at lønnsforskjeller mellom menn og kvinner er store øverst i lønnsfordelingen (se for eksempel Misje-Nilsen 2007 og Smith og Datta Gupta (2000)), hvor de med høyere utdanning som oftest befinner seg. Det store lønnsgapet for fagutdanning, er imidlertid mindre kjent. Det er færre kvinner enn menn som tar fagutdanning, og det er også store forskjeller på hva slags fagutdanning menn og kvinner tar. Der menn blir rørleggere, elektrikere etc, blir kvinner typisk hjelpepleiere. Dette er yrker som lønnes svært ulikt i Norge. Selv om kvinner og menn i større grad tar like lang utdanning, velger de fortsatt svært forskjellig type utdanning og befinner seg derfor i forskjellige yrker, næringer og sektor.

Figur 7.7 Lønnsforskjeller mellom menn og kvinner i prosent av menns lønn. Ujustert lønnsgap innad i utdanningsgrupper, lavere utdanning.

Figur 7.7 Lønnsforskjeller mellom menn og kvinner i prosent av menns lønn. Ujustert lønnsgap innad i utdanningsgrupper, lavere utdanning.

Kilde: Egne beregninger basert på tall fra grunnlagsdataene til Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk.

Figur 7.8 Lønnsforskjellen mellom menn og kvinner i prosent av mennslønn. Ujustert lønnsgap innad i utdanningsgrupper, høyere utdanning.

Figur 7.8 Lønnsforskjellen mellom menn og kvinner i prosent av mennslønn. Ujustert lønnsgap innad i utdanningsgrupper, høyere utdanning.

Kilde: Egne beregninger basert på tall fra grunnlagsdataene til Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk.

I Figur 7.9 og 7.10 justerer vi for sektor og næring. Vi ser da at en stor del av lønnsgapet for personer med høyere utdanning forsvinner. Lønnsforskjeller mellom menn og kvinner med høyere utdanning skyldes derfor i stor grad at de jobber i forskjellige sektorer og forskjellige næringer. For gruppen med videregående opplæring, forklares ikke lønnsgapet i like stor grad av forskjeller i sektor og næring. Her er forskjellene derfor på yrkesnivå eller er uforklart. Vi gjenfinner også den samme økningen i lønnsgapet fra 2002 til 2012 når man justerer for kvalifikasjoner, sektor og næring spesielt i gruppen med videregående fagutdanning.

Figur 7.9 Lønnsforskjeller mellom menn og kvinner i prosent av menns lønn. Justert lønnsgap (+ næring) innad i utdanningsgrupper, lavere utdanning.

Figur 7.9 Lønnsforskjeller mellom menn og kvinner i prosent av menns lønn. Justert lønnsgap (+ næring) innad i utdanningsgrupper, lavere utdanning.

Kilde: Kilde: Egne beregninger basert på tall fra grunnlagsdataene til Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk.

Figur 7.10 Lønnsforskjellen mellom menn og kvinner i prosent av menns lønn. Justert lønnsgap (+ næring) innad i utdanningsgrupper, høyere utdanning.

Figur 7.10 Lønnsforskjellen mellom menn og kvinner i prosent av menns lønn. Justert lønnsgap (+ næring) innad i utdanningsgrupper, høyere utdanning.

Kilde: Egne beregninger basert på tall fra grunnlagsdataene til Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk.

7.8 Oppsummering

Lønnsgapet i Norge har falt fra 2002 til 2012, med det største fallet i perioden 2008–2012. Fallet skyldes at menn og kvinner blir likere hverandre i utdanningslengde, yrkeserfaring og arbeidstid. I 2012 kan ikke slike forskjeller lenger forklare noe av lønnsgapet. Lønnsgapet er imidlertid fortsatt på 12,3 prosent.

Justert for kvalifikasjoner, sektor, næring og yrke er lønnsgapet på i underkant av 7,5 prosent og er svakt stigende. Selv om kvinner når igjen menn når det gjelder kvalifikasjoner og dermed bidrar til å redusere det gjennomsnittlige lønnsgapet, skjer det en økning i lønnsforskjeller innad i yrker som isolert bidrar til at lønnsgapet øker.

De største forskjellene finner vi i privat sektor, for de med høyere utdanning og for de med yrkesfag, fagutdanning, som høyeste utdanning.

Svaret på spørsmålet vi stilte i innledningen om opphentingen er en del av en langvarig trend er nok derfor nei. Selv om jenter gjør det bedre i utdanningssystemet enn gutter, virker det usannsynlig at kvinnenes innhenting av personkapital kan ta igjen for de underliggende lønnsforskjellene som finnes som følge av segregering og lavere lønn i kvinnedominerte yrker, sektorer og næringer. Og som vi har sett, lønnsgapet mellom kvinner og menn med omtrent samme nivå på personkapital ser ikke ut til å være inne i en tilsvarende sammenpressende trend.

Referanser

Barth, E., I., Hardoy, P. Schøne, og K. Misje Østbakken (2013), Lønnsforskjeller mellom kvinner og menn. Hva har skjedd på 2000-tallet? Rapport (2013:007), Oslo: Institutt for samfunnsforskning

Misje Nilsen, K. (2007), Er det et glasstak i Norge? Lønnsforskjeller mellom kvinner og menn på toppen i arbeidsmarkedet. Søkelys på arbeidslivet 24.

Nabanita Datta Gupta, Ronald L. Oaxaca and Nina Smith (2006), Swimming Upstream, Floating Downstream: Comparing Women’s Relative Wage Progress in the United States and Denmark, Industrial and Labor Relations Review, Vol. 59, pp. 243–266

NOU 2008: 10 Lønn og kjønn. Norges offentlige utredninger.

Fotnoter

1.

For å se hele rapporten, se: http://www.samfunnsforskning.no/Publikasjoner/ Rapporter/2013/2013-007#sthash.XItSOUVX.dpuf. Rapporten tar også for seg en del andre dimensjoner ved lønns- og inntektsforskjellene mellom kvinner og menn, blant annet betydningen av andre inntektskomponenter enn lønn, som for eksempel kapitalinntekter og offentlige overføringer. Vi sammenlikner også inntektsforskjellene innen og mellom familier, og ser nærmere på lønnsforskjeller gjennom karriereløpet.

2.

Dataene er innhentet fra Statistisk sentralbyrå i forbindelse med dette prosjektet og i forbindelse med analyser av lønnsforskjeller mellom kvinner og menn i regi av CORE, Senter for likestillingsforskning ved Institutt for samfunnsforskning. Statistisk sentralbyrå står ikke ansvarlig for resultatene av de analyser vi har gjennomført på dataene. Se Barth et al 2013 for mer informasjon om dataene og http://www.ssb.no/arbeid-og-lonn/statistikker/ lonnansatt/aar/2014-03-20#content for en detaljert beskrivelse av datagrunnlaget

3.

Definisjon av offentlig sektor er basert på informasjon om bedriftens næring. Dette kan føre til at noen type bedrifter blir feilplassert. To eksempler er private barnehager og private helsetjenester. Basert på næringsinformasjon er alle barnehager og alle enheter innenfor helsetjeneste plassert i offentlig sektor. Det betyr at noen private helsetjenester og noen private barnehager faller inn i offentlig sektor.

4.

Vi kan ikke skille ut delen av månedsfortjenesten som kommer fra arbeid utover avtalt stilling, men som ikke defineres som overtid. Hvis f.eks. avtalt stilling er 60 prosent og personen allikevel tar på seg arbeid utover 60 prosent, vil betalingen telles med i månedsfortjenesten, men avtalt arbeidstid oppjusteres ikke. Dette kan gi en anslått timelønn som er høyere enn faktisk timelønn for denne gruppen. Slike ordninger er vanlige i helsesektoren der det jobber flere kvinner, og kan derfor gjøre at vi underestimerer lønnsforskjeller mellom kvinner og menn.

5.

Det er en vurdering om man skal kontrollere for arbeidstidstilknytning allerede på Justert I nivå. Tallet kan forstyrres av at arbeidstid er et resultat av løpende valg, likevel har vi valgt å ta med arbeidstilknytning allerede her, for å kunne løpende sammenlikne indikatorer på timelønnforskjeller for heltidsansatte.

6.

Vi definerer Fagutdanning på samme måte som Teknisk beregningsutvalg gjør i sine rapporter i forbindelse med lønnsoppgjørene; som kompetansekode for videregående utdanning lik 2, 4 og 5 (videregående yrkesfag med svennebrev eller fagbrev), og som tre første siffer i NUS2000 lik 552, 554, 555, 557, 558, 559 + 455234 (teknisk fagskole). I tillegg grupperer vi også de med yrkesfaglig utdanning med vitnemål i denne gruppen (kompetansekode 3).

Til dokumentets forside