1
De analyse van loonkloven in België Working Paper ter gelegenheid van de studiedag Bitches, Babes en Business op 24 april 2009. Gelieve niet verder te verspreiden.
Sem Vandekerckhove en Tom Vandenbrande 24 april 2009 Hoger Instituut voor de Arbeid KU Leuven
2
1 INLEIDING: EEN LAND VOL LOONKLOVEN De genderloonkloof staat hoog op de politieke en sociale agenda. Nochtans is de genderloonkloof slechts één van de ongelijkheden die smeken om een lotion voor de arbeidsmarkt. Ten eerste zijn er niet enkel tussen mannen en vrouwen significante loonverschillen. De loonspanning loopt voor heel wat kansengroepen nog hoger op dan die voor vrouwen. De meest evidente loonongelijkheid is die tussen de top en de basis van het loongebouw, het verschil tussen toplonen en de minimumlonen, de loonspanning die aan de basis ligt van de maatschappelijke inkomenskloof tussen arm en rijk. De verdeling over werknemers met een hoog respectievelijk een laag loon hangt vaak samen met een kenmerk van de werknemers. De genderloonkloof is hiervan een voorbeeld: vrouwen vinden we vaker terug aan de basis van het loongebouw, mannen aan de top. Maar ook andere kenmerken kunnen we in verband brengen met loonverschillen. Zo kunnen we spreken van een etnische loonkloof op de arbeidsmarkt, loonkloof tussen regio’s, een opleidings- of leeftijdsloonkloof. Soms versterken de verschillende loonkloven elkaar: zo is de genderloonkloof breder onder allochtonen in vergelijking met autochtonen, terwijl tussen deze twee groepen reeds een belangrijk loonverschil bestaat. Een tweede bedenking betreft de focus op het loonverschil. Het inkomensverschil is slechts één van de ongelijkheden op de arbeidsmarkt. Een zeer relevant (verbonden) verschil zijn de ongelijke promotiekansen van mannen en vrouwen op de arbeidsmarkt, onderwerp van een andere paper op dit colloquium. Het definiëren van een oneffenheid als een kloof van betekenis, is een ideologische kwestie. De aandacht voor de genderloonkloof kan worden geïnterpreteerd als een algemene erkenning van het problematische karakter van loonongelijkheid tussen mannen en vrouwen. Vooral vanuit de vrouwenbeweging wordt aangestipt dat de economische zelfstandigheid van vrouwen belangrijk is voor de verdere emancipatie. Vanuit deze visie moet worden vermeden dat een vrouw in totale afhankelijke van een man moet leven, moet zij haar individuele ontplooiingskansen krijgen, en mag ‘gender’ niet verworden tot een rem op een carrière. Een billijk loon voor vrouwen is een cruciaal aspect in deze idee. Het bestaan van een loonkloof suggereert dat het loongebouw deze billijkheid ontbeert.
3
Dit uitgangspunt doet ons zoeken naar verklaringen en oplossingen. Dit is een complexe opdracht voor een schijnbaar eenvoudige probleemstelling. Men moet rekening houden met een groot aantal factoren die het loon bepalen, met de vage grens tussen discriminatie en billijkheid, en ten slotte moet men enige kennis hebben van de verschillende terreinen waar een loonkloof gaapt. Deze studie doet een ‘bodemonderzoek’ naar de samenstelling van de genderloonkloof, en wijst op de variërende structuur van de loonkloof naar gelang de sector en het functie- en inkomensniveau.
4
2 OP ZOEK NAAR DE GENDERLOONKLOOF Dat vrouwen gemiddeld lagere lonen hebben dan mannen is nog steeds de realiteit. Cijfers hierover schommelen naar gelang de bron en de berekening, en kunnen variëren tussen 7% en de 25%. Administratieve databanken leveren zeer nauwkeurige cijfers op omtrent loonverschillen, maar komen niet altijd het totale plaatje te weten. Enquêtes kunnen dan weer een licht werpen op een vollediger loonbegrip waarin onder meer premies en extralegale voordelen zijn begrepen, maar hebben af te rekenen met selectiebiases en missing values. De cijfers over de loonkloof lopen uiteen, deels omdat er niet kan gesproken worden over ‘de’ loonkloof. Een eenduidige definiëring van het loonbegrip kan men niet geven, zodat elke poging kwetsbaar is voor de kritiek dat niet elke vergoeding (vergoedingen in natura, work-life balance, etc. ) werd in rekening gebracht. De onderzochte populatie zorgt eveneens voor een ander zicht op de kloof. Studies die de overheidssector en het onderwijs uitsluiten vinden een grotere loonkloof dan studies die deze sectoren wel opnemen. Wat het onderwijs betreft is dit niet in de eerste plaats door het typisch kleinere loonverschil in sterk gereguleerde sectoren, maar wel door de combinatie van een grote feminisatie en relatief hoge lonen (Bevers et al. 2009). Het aggregaat waarvoor de loonkloof wordt berekend moet dus steeds goed omschreven worden. In tabel 1 vinden we de bruto- en nettoloonkloof in 2008 terug. Het cijfermateriaal werd verzameld via de Vacature Salarisenquête en werd gewogen om representatief te zijn voor de Belgische beroepsbevolking (naar geslacht, statuut, leeftijd en diplomaniveau). We zien dat het onderscheid tussen bruto- en nettolonen niet onbelangrijk is. Op basis van voltijds equivalente maandlonen loopt de brutoloonkloof op tot 15.0%, terwijl de nettoloonkloof met 10.5% zowat één derde kleiner is. Dit is het gevolg van ons belastingssysteem, waarbij de druk hoger is bij de hoge inkomens.
5
Tabel 1: Bruto- en nettoloonkloof (VTE en werkelijke lonen) VTE Werkelijk loon Bruto Netto Bruto Netto Mannen 3 012 EUR 1 891 EUR 2 953 EUR 1 853 EUR Vrouwen 2 560 EUR 1 693 EUR 2 235 EUR 1 464 EUR Loonkloof 15.0% 10.5% 24.3% 21.0% Bron: Vacature Salarisenquête 2008
Aangezien de groep met de hoge lonen meer mannen dan vrouwen bevat (zie paragraaf 5), zal de kloof die zich uiteindelijk in de portemonnee manifesteert, beperkter zijn dan op het loonbriefje. Zolang er een loonkloof is, zal de nettoloonkloof kleiner blijven dan de brutoloonkloof in ons systeem van progressieve belastingen. De tabel toont nog een tweede opdeling van de loonkloof, namelijk deze tussen voltijds equivalente maandlonen en werkelijke maandlonen. Vrouwen werken vaker deeltijds, en dit heeft een grote impact op de ruwe loonkloof, die 24.3% bedraagt. Deze loonachterstand neemt af met zo’n 10 %pt. wanneer we corrigeren voor arbeidsduur. Precies omdat het effect zo sterk is en elke vergelijking omtrent ‘beloning voor arbeid’ vertroebelt, werkt men doorgaans met voltijds equivalente lonen.
3 DIEPER IN DE KLOOF: EEN BODEMONDERZOEK De loonkloof is geen mysterieuze diepte. De beschikbare data laten ons toe om heel goede loonmodellen op te stellen, en zo dus ook het verschil in loon tussen mannen en vrouwen te verklaren. Het model dat wij hanteren verklaart 51% van de variantie in het brutoloon. De verklaringen van de loonkloof zijn dan ook vrij betrouwbaar (zie o.m. Theunissen & Sels, 2006). De variabelen die opgenomen zijn in het model zijn terug te vinden in tabel 4 in de appendix. We kunnen de verklaring van de loonkloof op twee manieren voorstellen: enerzijds met een predictief model, dat de effecten van de determinanten van het loon in kaart brengt, anderzijds met een descriptief model dat het resultaat van deze factoren, en dus de loonkloof zelf, weergeeft. In feite is dit tweede model niets anders dan de waarde van alle effecten, wanneer de kenmerken van mannen en vrouwen in het model worden ingevuld.
6
Voor het berekenen van deze waarden baseren we ons op een specificatie van een model geïnspireerd op de Oaxaca-Blinder-decompositie (Oaxaca 1973, Oaxaca & Ransom 1994, Vandekerckhove et al. 2009). Dit specifieke model laat ons toe niet alleen in te schatten in welke mate de loonkloof geslagen wordt door de observeerbare verschillen tussen mannen en vrouwen, maar ook in welke mate dit het gevolg is de differentiële impact van deze kenmerken in beide groepen. Een voorbeeld maakt dit dubbel effect duidelijk. Een hoger functieniveau leidt tot een hoger loon. Aangezien het gemiddelde functieniveau van mannen hoger is dan dat van vrouwen, zal dit de loonkloof vergroten. Naast het observeerbare verschil komen we in de analyse ook te weten dat een extra stap op de carrièreladder voor mannen een groter positief effect heeft op het loon in vergelijking met het effect bij vrouwen. Bijgevolg zorgt de verticale segregatie langs een andere weg voor een tweede hap in de loonkloof.
Bron: Vacature Salarisenquête 2008
-80%
-60%
-40%
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
-120.08 EUR
-29.46 EUR
3.46 0.00 EUR EUR
78.47 EUR
Verschillen - 14.98%
-143.86 EUR
-138.24 EUR
225.44 EUR
85.73 EUR
83.99 EUR
194.07 EUR
30.64 EUR
97.80 EUR
Bonus + 66.79%
18.56 EUR
64.71 EUR
Malus + 48.34%
Organisatie Human Capital Gezin Functie Constant
7
Figuur 1: decompositie van de loonkloof
8
Figuur 1 illustreert de samenstelling van de loonkloof. Op de X-as worden de categorieën gegeven: als eerste een ‘staal’ voor de verschillen tussen mannen en vrouwen op de verschillende determinanten van het loon, samengeteld in vier rubrieken (organisatiekenmerken, functiekenmerken, gezinskenmerken en human capital), verder de twee verdelingen voor de differentiële returns, opgesplitst in een bonus voor mannen en een malus voor vrouwen. We hebben gezegd dat mannen en vrouwen op een andere manier ‘beloond’ kunnen worden voor een verandering op dezelfde factor. Het is denkbaar dat geen van beide returns normatief is (cf. Cotton 1988), omdat mannen méér krijgen dan rechtvaardig geacht wordt (de bonus) en vrouwen minder (de malus). Beide zijn positief uitgedrukt omdat ze de loonkloof vergroten. Als referentie voor de boni en mali worden de gewogen gemiddeldes van de effecten in de loonmodellen voor mannen en vrouwen gebruikt. De impact van elke rubriek is uitgedrukt als een absoluut deel in de loonkloof.1 Op de Y-as staat het relatieve aandeel dat elk blok van variabelen voor z’n rekening neemt. De som van deze percentages over de categorieën op de X-as heen is 100, zoals de som van alle absolute bijdrages gelijk is aan het brutoloonverschil tussen mannen en vrouwen (451.22 EUR). Er zijn ook negatieve bijdrages: dit betekent dat er een negatieve loonkloof zou zijn als enkel deze factor het loon bepaalde. Op bepaalde terreinen doen vrouwen het beter dan mannen, maar vooralsnog is het vaker omgekeerd. We stellen vast dat de verschillen tussen mannen en vrouwen netto de loonkloof verkleinen. Dit betekent dat vrouwen eigenlijk méér zouden moeten verdienen dan mannen als ze op dezelfde manier verloond worden. Ze scoren beter op de human capital factoren. Het opleidingsniveau van vrouwen is minstens zo hoog als dat van mannen. Vrouwelijke werknemers hebben zelfs een zekere voorsprong omdat ze minder bij de groep laagst geschoolden terug te vinden zijn. Ook hun arbeidsmarktanciënniteit is hoger: vrouwen vatten sneller hun eerste job aan. Enigszins paradoxaal in het licht van wat volgt is het voordeel voor vrouwen als gevolg van hun functiekenmerken. Dit effect is echter louter te wijten aan het feit dat vrouwen vaker deeltijds werken. Deeltijds werk is uiteraard verantwoordelijk voor de lagere inkomsten (cf. paragraaf 2), maar hier stellen we de vraag wat het effect is op het voltijds equivalente loon. De beloning voor arbeidsinzet is dus 1 Op deze manier maken we de decompositie, die in feite gebeurt op basis van het logloonverschil, bevattelijker. We wijzen er ook op dat door missing values de loonkloof in de analyse licht afwijkt van deze in de bivariate berekening.
9
verrassend groter voor deeltijds werkenden! Gezinskenmerken (aanwezigheid en aantal kinderen, het hebben van een partner) spelen dan weer geen rol aangezien deze voor mannen en vrouwen nagenoeg gelijk zijn. Tot slot beperken mannen de loonachterstand die zou bestaan bij gelijke returns door te werken in organisaties in de sectoren met hogere lonen (zie verder, paragaaf 4) en grotere bedrijven. Het loonverschil tussen mannen en vrouwen komt evenwel voornamelijk tot stand door verschillen in de effecten van deze specificaties. Zowel voor organisatiekenmerken, functiekenmerken, human capital factoren als gezinskenmerken is de bijdrage van gunstige veranderingen (zoals het hebben van een partner, tewerkstelling in grote bedrijven, een hogere anciënniteit of functieniveau) groter voor mannen dan voor vrouwen. Vrouwen scoren stelselmatig onder de voorgestelde norm, wat leidt tot een ‘malus’ die 48.5% van de loonkloof vormt, mannen scoren erboven, goed voor 66.8% van de loonkloof.
4 SECTORALE BARSTEN De Vacature salarisenquête is een uitstekende bron voor loonkloofonderzoek, maar focust sterk op bedienden. De decompositie toonde reeds aan dat horizontale segregatie als organisatiekenmerk een niet onbelangrijk rol speelt. Figuur 2 geeft de gemiddelde brutojaarlonen weer in 40 paritaire comités in 2006 en hun feminisatiegraad. Omdat het meest enge loonbegrip gebruikt werd (zonder premies, vakantiegeld e.d.) zijn deze lonen aan de lage kant. We merken op dat, hoewel uitzondering voorkomen, de feminisatiegraad hoger is in de sectoren met lagere lonen. Bij de tien paritaire comités met de hoogste lonen is de gemiddelde feminisatiegraad 32.9%, aan de andere zijde tellen we 58.8% vrouwen.
10
Figuur 2: gemiddeld brutojaarloon (VTE) en feminisatie in de 40 grootste paritaire comités (2006)
Bron: RSZ 2006, bewerking HIVA
We kunnen ook kijken naar de loonkloof zelf in deze sectoren. Tabel 2 illustreert de evolutie tussen 1998 en 2006. De algemene trend over alle sectoren heen is duidelijk dalend, van 20% in 1998 naar 16% in 2006. In 7 paritaire comités nam de loonkloof toe (314, 304, 200, 312, 115, 116, 130). Sterke fluctuaties, zoals deze in de metaalsector, zijn te wijten aan een zéér lage participatie van vrouwen, zodat enkele individuele gevallen de loonkloof kunnen beïnvloeden. Andere toenames van de loonkloof kunnen te wijten zijn aan de schaalvergroting, zoals in bij de kapperszaken en schoonheidsinstituten. In de mate dat hier een mannelijk management opkomt zal de loonkloof vergroten. In de meeste sectoren werd echter de algemene trend gevolgd, al stellen we vast dat de aanvangshoogte meestal gehandhaafd blijft. Toch ging zowat de helft van de sectoren erop vooruit (in de zin dat de loonkloof werd gereduceerd) met meer dan 3 percentpunt. Het strikter gebruik van functieclassificaties en de genderneutrale omschrijving van
11
functieprofielen hebben een gunstig effect gehad op de loonverhouding tussen mannen en vrouwen. Tabel 2: evolutie van de loonkloof in de 40 grootste paritaire comités (1998-2006) 1998
2000
2002
2004
2006
100.00
aanvullend PC
15%
17%
15%
14%
14%
104.00
ijzernijverheid
38%
32%
28%
29%
8%
105.00
non-ferro
28%
27%
29%
21%
20%
106.00
Cementbedrijf
15%
16%
19%
10%
13%
111.00
metaal- en machinebouw
14%
13%
13%
16%
10%
112.00
garagebedrijf
15%
16%
17%
14%
14%
115.00
glasbedrijf
28%
28%
30%
29%
30%
116.00
chemie
24%
27%
26%
26%
25%
118.00
voedingsnijverheid
16%
14%
17%
13%
13%
119.00
handel in voedingswaren
11%
11%
11%
10%
10%
120.00
textielnijverheid
22%
21%
23%
19%
18%
121.00
schoonmaak
13%
14%
13%
12%
13%
124.00
bouwbedrijf
11%
11%
9%
8%
6%
130.00
drukkerijen, grafische kunst en dagbladbedrijf
23%
24%
23%
22%
23%
140.00
vervoer en logistiek
7%
5%
4%
0%
1%
149.01
elektriciens
16%
17%
17%
17%
14%
149.04
metaalhandel
17%
15%
15%
14%
14%
200.00
aanvulllend PC
24%
24%
25%
26%
27%
201.00
zelfstandige kleinhandel
19%
18%
17%
15%
15%
202.00
kleinhandel
23%
24%
23%
18%
21%
207.00
chemie
34%
32%
31%
29%
26%
209.00
metaalfabrikaten
30%
29%
28%
27%
26%
210.00
ijzernijverheid
28%
28%
25%
27%
24%
214.00
textielnijverheid
33%
33%
34%
33%
32%
218.00
aanvullend PC
30%
29%
28%
27%
25%
220.00
voedingsnijverheid
31%
30%
30%
27%
24%
224.00
non-ferro
30%
28%
27%
24%
21%
226.00
internationale handel, vervoer en logistiek
25%
23%
22%
21%
19%
303.00
filmbedrijf
19%
19%
19%
15%
7%
304.00
amusement
14%
20%
22%
18%
18%
305.00
gezondheidsdiensten
19%
19%
18%
15%
15%
310.00
banken
24%
25%
24%
22%
22%
311.00
grote kleinhandelszaken
20%
22%
22%
19%
18%
312.00
warenhuizen
18%
21%
16%
17%
21%
314.00
kappersbedrijf en schoonheidszorgen
3%
7%
10%
8%
12%
317.00
bewakings- en toezichtsdiensten
7%
9%
8%
4%
6%
318.00
gezins- en bejaardenhulp
12%
13%
11%
6%
7%
319.00
opvoedings- en huisvestingsinrichtingen
11%
9%
9%
8%
7%
327.00
beschutte werkplaatsen
6%
5%
4%
5%
4%
329.00
socio-culturele sector
9%
11%
10%
10%
7%
Totaal
20%
20%
19%
18%
16%
Bron: RSZ, bewerking HIVA
12
5 MET EEN LADDER DOOR DE KLOOF 5. 1 De kloof is breder aan de bovenkant Uit de decompositieanalyse kwamen de functiekenmerken naar voor als de eerste verklaring voor de loonkloof. Vrouwen nemen gemiddeld lagere posities in en krijgen niet dezelfde reward voor een carrièresprong. Maar hoe groot is de loonkloof nu op een bepaalde trede? Tabel 3 illustreert dat de loonkloof toeneemt samen met het functieniveau. Er is een – bescheiden – loonachterstand van zo’n 6 percent bij het uitvoerend en ondersteunend personeel (gecorrigeerd voor functieniveau en arbeidsduur). De inspanningen van het sociaal overleg om de loonkloof aan te pakken via een genderneutrale functieclassificatie lijken op deze niveaus loonverschillen quasi weggewerkt te hebben. Op hogere niveaus, middenkader en hoger management, is deze aanpak minder succesvol geweest en zijn de loonverschillen sterk uitgesproken. Vermoedelijk worden baremieke lonen hier minder belangrijk en is wordt het individueel overleg over de loonkorf belangrijker. Vooralsnog is het aandeel vrouwen op deze hogere echelons beperkt. Men gaat er vanuit dat een sterkere focus op doorstroming van vrouwen naar de top de loonkloof verder kan dichten. In dit kader kunnen de analyses met betrekking tot verschillende loopbaankansen van mannen en vrouwen gesitueerd worden. De zeer grote loonkloof, en grote differentiële beloning van mannen en vrouwen voor een carrièresprong, plaatst evenwel een kanttekening bij deze overtuiging. Immers, enkel indien vrouwen in topposities gelijkwaardig beloond zullen worden zal de gender loonkloof op een effectieve manier verder gereduceerd worden. Dit aspect vraagt meer toegespitst onderzoek in de toekomst. Tot dusver is hierover nog te weinig bekend. Cohorte-effecten kunnen zeker een rol spelen: nieuwe generaties vrouwen bouwen mogelijk aan een carrière, maar hebben vooralsnog niet de ervaring om aan de haal te gaan met de toplonen. Ook onderzoek naar de attitudes en verwachtingen van vrouwen kan meer aan het licht brengen over de individuele onderhandelingen die in deze functies het loon bepalen. In elk geval kunnen we op vandaag nog niet spreken van een geëffend pad naar topfuncties voor vrouwen, wat in een pessimistisch scenario kan leiden tot een structuratie-effect in de zin dat het jonge vrouwen ontmoedigt om inspanningen te leveren voor rewards die in de feiten uitblijven.
13
Tabel 3: loonkloof en feminisatie naar functieniveau Loon Mannen Vrouwen Hoger management 5 631.57 4 360.36 Middenkader 3 933.75 3 386.86 Professionele medewerker 3 268.43 2 920.79 Uitvoerend personeel 2 540.46 2 372.43 Administratief ondersteunend personeel 2 467.29 2 315.91 Totaal 3 011.70 2 560.48 Bron: Vacature Salarisenquête 2008
Feminisatie 23.40% 34.04% 40.61% 43.40%
Loonkloof 22.57% 13.90% 10.64% 6.61%
78.35% 45.74%
6.14% 14.98%
5. 2 Een gemiddelde verklaring is geen universele verklaring De
vastgestelde
verticale
segregatie
impliceert
uiteraard
een
volledig
verschillende loondistributie bij mannen en vrouwen. We merken dit ook wanneer de loonkloof berekend wordt op basis van verschillende maten van centraliteit. Tabel 4 geeft een overzicht en leert ons dat de kloof het grootst is op basis van rekenkundige gemiddelden. Deze zijn gevoelig voor uitzonderlijk hoge lonen, die voor mannen net iets minder uitzonderlijk zijn dan voor vrouwen. Mediane lonen en geometrische gemiddelden geven meer gematigde loonkloven, die overeenstemmen met het loon voor de “gemiddelde mens”. Tabel 4: Brutoloonkloof voltijds equivalente maandlonen volgens drie maten van centraliteit Rekenkundig Meetkundig Mediaan Mannen 3012 2771 2600 Vrouwen 2560 2375 2300 Loonkloof 15.0% 14.3% 11.5% Bron: Vacature Salarisenquête 2008
Via kwantielregressie kunnen we we nagaan wat de effecten zijn van de determinanten van het loon op de verschillende kwantielwaarden (Koenker & Hallock 2001, Nestíc 2007, Nicodemo 2009). Normale regressies op basis van OLSschattingen geven gemiddelde lonen, conditioneel op een gegeven profiel. Het effect van een veranderende factor is de verandering van het gemiddelde loon bij een veranderd profiel. In kwantielregressies is de uitkomstvariabele echter eender welke positiemaat, opnieuw conditioneel op de gegevens parameters. Dit laat ons toe om nader te onderzoeken waar in de loonsverdeling een variabele het grootste effect heeft. Omdat de uitlopers op de verdeling vaker mannen zijn, kunnen we ons afvragen of het verschil in loon tussen de vijf percent best verdienende vrouwen en hun mannelijke tegenhangers niet groter is dan wat gewoonlijk in analyses naar voor komt.
14
Figuur 3: gemiddeld brutojaarloon (VTE) en feminisatie in de 40 grootste paritaire comités (2006)
Bron: Vacature Salarisenquête 2009
Figuur 3 geeft de verschillen weer tussen het 10de, 50ste, 90ste en 95ste percentiel bij mannen en vrouwen (voorgesteld als kruisjes op de dalende curve), voor het volledige loonmodel (zie appendix, tabel 4). We zien dat het verschil in brutomaandloon tussen mannen en vrouwen, na controle voor alle andere variabelen, 189 EUR bedraagt bij de 10 percent minst verdienende vrouwen t.o.v. de 10 percent minst verdienende mannen. De mediaan in beide groepen kent een verschil van 249 EUR, bij het 90ste percentiel is dit al 334 EUR en de rijkste mannen verdienen zo’n 410 EUR meer dan de rijkste vrouwen. Dit bevestigt de vaststelling dat de loonkloof bovenaan breder is. Even relevant is de vaststelling dat de verklaring voor het bestaan van loonverschillen wijzigt naarmate we opschuiven in de verdeling: andere variabelen, met voorop de functie- en organisatiekenmerken, verklaren in het 10de percentiel slechts 5.7% van de loonkloof, maar 22% van de mediane loonkloof en respectievelijk 57.4% en 60% van de loonkloof op basis van de lonen op het 90ste percentiel en het 95ste percentiel. De ongecorrigeerde loonkloof is dus het grootst in de opperste
15
looncategorieën, maar kan voor een groot deel verklaard worden door horizontale en verticale segregatie.
6 BESLUIT Met welke (gender)loonkloof hebben we nu af te rekenen? Uit dit overzicht van de loonkloven in België mag duidelijk zijn dat de focus op meerdere aspecten dient te liggen. Vooreerst is er de beperktere arbeidsmarktparticipatie van vrouwen, uitgedrukt in arbeidstijd. Dit uit zich in het verschil tussen de loonkloof naar voltijds equivalent en de nominale loonkloof. Verder zijn er de sectorale verschillen, waar de tewerkstelling van vrouwen in de minder lucratieve sectoren voor horizontale segregatie zorgt. Ten slotte vonden we een belangrijk effect van functiekenmerken, en als afgeleide daarvan verschillende loonkloven op de diverse punten van de loondistributie. Vooral op de hogere echelons en in de hogere loonschalen lijken vrouwen zowel ondervertegenwoordigd als relatief minder goed bedeeld ten opzichte van de mannen. Deze analyses tonen vooral aan dat we een groot deel van de loonkloof kunnen toewijzen aan specifieke determinanten van het loon. De verticale segregatie in het bijzonder zorgt voor het aanhoudende verschil in lonen van mannen en vrouwen. Het dichten van de kloof betekent bijgevolg dat inspanningen geleverd moeten worden om vrouwen maximale carrièrekansen te geven. Een verklaring van de loonkloof is immers geen verrechtvaardiging. De analyses toonden verder aan dat het beleid niet enkel moet focussen op gelijke carrièrekansen voor mannen en vrouwen, maar een flankerend beleid moet ontwikkelen dat garandeert dat vrouwen voor dergelijke carrièrestap eenzelfde vergoeding moet ontvangen als mannen.
16
7 APPENDIX Tabel 4: Verklarende variabelen in het loonmodel Human Capital Ancienniteit Opleidingsniveau (hoogstens HSO, HOKT, HOLT, universiteit) Organisatiekenmerken Grootte (# werknemers): 1+, 10+, 50+, 200+, 500+, 1000+ Sector (28 sectoren) Functiekenmerken Arbeidsregime: voltijds, deeltijds Statuut:: arbeider, bediende, ambtenaar, contractueel Budgetbevoegdheid: geen, tot 2500 EUR, tot 25 000 EUR, meer dan 25 000 EUR Contracttype: onbepaalde duur, bepaalde duur, interim, overige) Functiedomein: General management, Administratie/centrale diensten, Technisch ondersteunende diensten, Logistiek/aankoop, Marketing/productontwikkeling, Sales, Technische dienst na verkoop, Financiën, boekhouding, Personeelsbeleid, Research & Development, Engineering, ICT, Uitvoerende diensten Functieniveau: Hoger management, Middenkader, Professionele medewerker, Uitvoerend personeel, Administratief ondersteunend personeel Leiding: geen, meer dan 1, 6, 16 of 30 medewerkers Gezinssituatie Aanwezigheid en aantal kinderen Partner
8 BIBLIOGRAFIE Bevers T., De Spiegeleire M., Gilbert V. & Van Hove H. (2009) ‘De loonkloof tussen vrouwen en mannen in België – Rapport 2009’, Instituut voor de gelijkheid van vrouwen en mannen Cotton J. (1988) 'On the decomposition of wage differentials', The Review of Economics and Statistics, 70 (2), p. 236-243 Koenker R. & Hallock K.F. (2001) ‘Quantile Regression’, Journal of Economic Perspectives, 15 (4), p. 143-156 Machado, J.A.F. & Mata J. (2005) 'Counterfactual Decomposition of Changes in Wage Distributions Using Quantile Regression', Journal of Applied Econometrics, 20, p. 445-465 Nestíc D. (2007) ‘Differing characteristics or differing rewards: what is behind the gender wage gap in Croatia?’, EIZG Working Paper
17
Nicodemo C. (2009) ‘Gender pay gap and quantile regression in European families’, IZA Discussion Paper Oaxaca R.L. (1973) 'Male-Female Wage Differentials in Urban Labor Markets', International Economic Review, 14 (3), p. 693-709 Oaxaca R.L. & Ransom M.R. (1994) 'On discrimination and the decompostition of wage diferentials', Journal of Econometrics, 61, p. 5-21 Theunissen, G. & Sels, L. (2006) ‘Waarom vrouwen beter verdienen (maar mannen meer krijgen)’, Leuven: Acco Vandekerckhove S., Vermandere C., Vandenbrande T. en Sels L. (2009) ‘Methodologische noot: decompositietechnieken voor loonkloofanalyse’, HIVA working paper
