Sectorale verschillen en de loonkloof tussen mannen en vrouwen in Nederland

Sectorale verschillen en de loonkloof tussen mannen en vrouwen in Nederland Paper voor de NAD: de Nederlandse Arbeidsmarkt Dag 2011 6 October 2011, CBS, Den Haag/Voorburg

Ben Dankmeyer, CBS Kea Tijdens, University of Amsterdam / AIAS Ben Dankmeyer is werkzaam als statistisch onderzoeker bij de taakgroep Analyse Werkgelegenheid en Lonen van het CBS in Den Haag Kea Tijdens is onderzoekscoordinator bij de Universiteit van Amsterdam/Amsterdams Instituut voor Arbeids Studies (AIAS), wetenschappelijk coördinator van de WageIndicator/Loonwijzer web-survey en hoogleraar Arbeid, Organisatie en Emancipatie aan de Erasmus Universiteit Rotterdam.

Samenvatting In Nederland verschilt de loonkloof tussen mannen en vrouwen tussen sectoren aanzienlijk. De subsector “vervoer door de lucht” kent een loonkloof van bijna 39%, terwijl deze bij de subsector “milieudiensverlening” zich beperkt tot 0,1%. Verklaringen hiervoor zijn nog weinig getest: is louter de sexe-samenstelling van de sector van belang of zijn ook de sectorale compositie leeftijdsklassen of bedrijfsgroottes van belang, alsmede de aandelen in de vrouwelijke respectievelijk mannelijke beroepsbevolking? Met andere woorden, houden structurele kenmerken van sectoren de loonkloof in stand? Deze vragen worden in dit paper onderzocht met behulp van data uit de Statistiek Werkgelegenheid en Lonen (SWL) 2009 van het CBS. Op basis van 2-digit SBI-indeling van de Nederlandse arbeidsmarkt zijn deze kenmerken geaggregeerd en vervolgens is hun invloed op de gemiddelde loonkloof in de sector onderzocht met behulp van regressie analyses.

1 Inleiding De afgelopen jaren is het verschil in loon tussen mannen en vrouwen kleiner geworden. Het tempo waarin dit gebeurt, is echter laag. In de periode 2006-2008 is het verschil afgenomen met 0,4 procent op jaarbasis (Dankmeyer, 2010). Het loonverschil is uit te drukken als het gemiddelde bruto-uurloon van vrouwen als percentage van het gemiddelde uurloon van mannen (de zogeheten Gender Pay Gap (GPG ) ). Zo was in 2008 voor vrouwen van 15 tot 65 jaar het gemiddelde bruto-uurloon 81 procent van dat van mannen. Bij jongeren is de GPG aanzienlijk kleiner dan onder ouderen. Bij 15- tot 35-jarige vrouwen was het 90 procent, tussen 35 en 45 jaar 80 procent, terwijl vrouwen boven de 45 jaar minder dan 70 procent van het bruto-uurloon van mannen in deze leeftijdsgroep kregen. Het loonverschil wordt het ongecorrigeerde verschil genoemd. Het loonverschil kan worden gecorrigeerd voor verschillen in achtergrondkenmerken, bijvoorbeeld leeftijd, arbeidsduur, beroeps- of functieniveau en sector, waarna het verschil uiteraard aanzienlijk daalt. In een overzichtsstudie beschrijven Plantenga en Sjoerdsma (2002) drie groepen factoren die meestal gebruikt worden in de analyses: persoonlijke kenmerken (leeftijd/werkervaring, opleiding, ethnische groep), baankenmerken (baanniveau, beroep,

Sectorale verschillen en de loonkloof tussen mannen en vrouwen in Nederland

1

05/10/2011

arbeidsduur) en overige kenmerken zoals sector en bedrijfsgrootte. Uit het rapport blijkt dat veel analyses uitgaan van de zogenaamde ‘human capital’- variabelen. Dit paper richt zich op een van de andere verklarende groepen, namelijk de sector. Zoals in het begin van dit paper al aangegeven, varieren de loonverschillen tussen sectoren aanzienlijk. Bij de financiële instellingen bedragen de gemiddelde loonverschillen tussen mannen en vrouwen in 2008 meer dan 30 procent, terwijl deze in het onderwijs maar net boven de 15 procent uitkomen. Bij de 15- tot 25-jarigen verdienen de vrouwen in beide bedrijfstakken iets meer dan hun mannelijke collega’s, maar in hogere leeftijdsgroepen lopen de vrouwen snel een achterstand op. Bij de financiële instellingen verdienen vrouwen van 55 tot 65 jaar ruim 40 procent minder. In het onderwijs loopt het verschil op tot bijna 20 procent. Internationaal blijkt de financiële dienstverlening allerwege een grote loonkloof te vertonen, terwijl de collectieve sector in het algemeen een wat lagere kloof laat zien dan de marktsector (Plantenga en Remery, 2006). Het onderzoek naar beloningsverschillen tussen mannen en vrouwen tussen sectoren past in een onderzoekstraditie waarin niet de kenmerken van werknemers maar de werking van de markt centraal staat. Gannon et al (2007) bijvoorbeeld analyseren de GPG in zes Europese landen op basis van loonverschillen binnen en tussen sectoren met behulp van de European Structure of Earnings Survey uit 1995. In deze zes landen bestaan er voor beide geslachten aanzienlijke loonverschillen tussen sectoren, maar de loonverdeling daarbinnen is zeer vergelijkbaar voor mannen en vrouwen, zij het dat in landen met gedecentraliseerde arbeidsverhoudingen de spreiding aanzienlijk groter is. Sector is, net als bijvoorbeeld beroep, een multidimensioneel begrip. Studies die een effect vinden van sector op loonverschillen, kunnen vaak niet aangeven welke dimensie van sector verantwoordelijk is voor het geveonden effect. Daarmee wordt sector eigenlijk een proxy voor een aantal verklarende dimensies. Veel gebruikt is een sterk geaggregeerde variabele op 1-digit niveau tussen publieke en private sector. De bestanden van het Arbeidsvoorzieningenonderzoek (AVO) bevatten met negen bedrijfssectoren meer detail. In hun overzicht van 20 onderzoeken naar loonverschillen in Nederland hebben Tijdens en Van Klaveren (2011) geen studies aangetroffen waarin de invloed van sector op een meer gedesaggregeerd niveau is onderzocht. Een analyse of en in welke mate de loonverschillen zijn toe te schrijven aan kenmerken van de sectoren veronderstelt een gedetailleerd aggregatie niveau van de sector en vereist daarmee grote databestanden. In dit paper staat daarom de analyse van de loonverschillen in 57 sectoren centraal, geaggregeerd uit de 8 miljoen observaties in de Statistiek Werkgelegenheid en Lonen (SWL) 2009 van het CBS. Alvorens hierop in te gaan exploreren we welke dimensies van sector mogelijk van belang zijn voor de loonverschillen tussen mannen en vrouwen. Een eerste veronderstelling is dat de variatie in de GPG tussen sectoren te maken heeft met de compositie van het werknemersbestand in de sector naar geslacht, al dan niet in combinatie met leeftijd, arbeidsduur, of bedrijfsgrootte. Volgens Van Klaveren et al (2007) echter is bivariaat voor de geselecteerde zeven sectoren in hun onderzoek geen duidelijk patroon te ontdekken of in de sectoren waar relatief veel vrouwen werken de GPG groter dan in sectoren die door mannen worden gedomineerd. Opvallend is verder dat de patronen tussen 1995 en 2005 nauwelijks zijn veranderd. Bedrijfsgrootte is van invloed op het uurloon: werknemers in grote bedrijven verdienen per uur gemiddeld meer dan werknemers in kleine bedrijven. Volgens AVO-2002 is het effect van werken in een groot bedrijf in het bedrijfsleven voor mannen iets groter dan voor vrouwen, terwijl dit voor AVO-2004 net andersom is (Hoeben en Venema, 2004; Erdem et al, 2006). Een tweede veronderstelling is dat de variatie in de GPG tussen sectoren te maken heeft met sexespecifieke verschillen in functies, CAO-dekking, avv, of doorstromingscultuur. Onderzoek op basis van de AVO-data laat zien dat er geen beloningsverschillen tussen mannen en vrouwen zijn toe te schrijven aan het al dan niet onder een CAO vallen, maar wel is het nadeliger voor vrouwen om onder een ge-avv’de CAO te vallen (Hoeben en Venema, 2004; Erdem et al, 2006). Vrouwen werken vaker dan mannen in bedrijven waar een beloningssysteem met salarisschalen wordt toegepast (67% versus 51%). Afzonderlijk voor vrouwen en mannen geanalyseerd blijkt uit AVO-2002 dat de toepassing van salarisschalen voor mannen een loondrukkende werking heeft, maar dat dit voor vrouwen juist financieel profijtelijk is (Hoeben en Venema, 2004, 176). Echter, volgens AVO-2004 ondervinden zowel mannen als vrouwen een significant negatief effect van de toepassing van salarisschalen (Erdem et al, 2006, 178). Aanwijzingen voor een sexe-specifieke verschillen in doorstromingscultuur is gevonden bij de financiële instellingen, waar de


2

05/10/2011

variatie in functies veel meer uiteen, waarbij mannen oververtegenwoordigd zijn in de beter betaalde banen; in het onderwijs is de variatie veel kleiner. (Dankmeyer, 2010).

2 Hypotheses, data and methods In dit paper staat een analyse van de GPG in 57 sectoren centraal, geaggregeerd uit de 8 miljoen observaties van de banen in de beroepsbevolking 15-65 jaar in de Statistiek Werkgelegenheid en Lonen (SWL) 2009 van het CBS. Centraal staat de vraag welke dimensies van sectoren van invloed op de loonverschillen tussen mannen en vrouwen. Hiervoor zijn de volgende vragen en hypotheses onderzocht: 1. Is er een relatie tussen de sexe-compositie van sectoren en de GPG? HYP_1: Naarmate het aandeel vrouwelijke werknemers in een sector hoger is, (a) is de loonkloof tussen mannen en vrouwen groter; (b) zijn de lonen van vrouwen lager; (c) zijn de lonen van mannen hoger. 2. Is er een relatie tussen de leeftijds-compositie van sectoren en de GPG? HYP_2: Naarmate het aandeel oudere werknemers in een sector hoger is, (a) is de loonkloof tussen mannen en vrouwen groter; (b) zijn de lonen van vrouwen lager; (c) zijn de lonen van mannen hoger. 3. Is er een relatie tussen de bedrijfsgrootte-compositie van sectoren en de GPG? HYP_3: Naarmate het aandeel grote bedrijven in een sector hoger is, (a) is de loonkloof tussen mannen en vrouwen groter; (b) zijn de lonen van vrouwen lager; (c) zijn de lonen van mannen hoger. 4. Werken vrouwen bovenmatig in sectoren met lage lonen en verdienen mannen in die sectoren hogere lonen? HYP_4: Naarmate het aandeel van de sectorale vrouwenbanen in de totale vrouwelijke werkgelegeheid hoger is, is (a) de loonkloof tussen mannen en vrouwen groter; (b) zijn de lonen van de vrouwen lager; (c) zijn de lonen van mannen hoger.

2.1 Data en methode Voor de analyse is de Statistiek Wergelegenheid en Lonen (SWL) gebruikt voor het jaar 20091. De SWL is een integraal bestand, gebaseerd op de Polisadministratie. Bedrijven met personeel in loondienst doen periodiek, meestal per maand of vier weken, loonaangifte bij de Belastingdienst. De loonheffing en premies werknemersverzekeringen worden per bedrijf geïnd door de Belastingdienst. Het CBS ontvangt van de Belastingdienst op bedrijfsniveau integraal informatie over de premiegrondslagen en bijbehorende heffingen en premies. De Belastingdienst levert de informatie over de beloning per baan aan het UWV, dat daarmee de zogenoemde Polisadministratie opbouwt. Hierin wordt het arbeidsverleden van alle werknemers geregistreerd. Deze data worden op baanniveau integraal door het UWV geleverd aan het CBS. Banen van werknemers per bedrijf worden bepaald uit de Loonaangifteketen (Polisadministratie) van de Belastingdienst en het UWV. De Polisadministratie bevat de gehele doelpopulatie. In 2009 betrof dit ruim 500 duizend bedrijven die samen circa 8 miljoen banen tellen. Voor de analyses is geen gebruik gemaakt van de data op micro-niveau, maar is uit de SWL micro-data een nieuw databestand gegenereerd, bestaande uit op sector niveau geaggregeerde gegevens. De sector is hier gedefinieerd als de 2-digit code van de Standaard Bedrijfsindeling (SBI). In totaal gaat het om 57 sectoren. Eén sector telde minder dan 1,000 banen en is daarom buiten beschouwing gelaten (SBI 10: Turfwinning), waardoor de analyses betrekking hebben op 56 sectoren. Voor deze 56 sectoren zijn uitsplitsingen gemaakt naar 10 leeftijdsgroepen en 3 bedrijfsgrootte groepen. Daarna zijn de volgende kenmerken toegevoegd aan het bestand: • Aantallen werknemers naar geslacht en totaal per leeftijdsgroep en bedrijfsgrootte • Gemiddelde uurlonen van werknemers naar geslacht en totaal per leeftijdsgroep en per bedrijfsgrootte groep. Hierbij zijn 10 leeftijdsgroepen en 3 bedrijfsgrootte groepen onderscheiden.

1

De schrijvers willen Ruud Drankier bedanken voor gereedmaken van het onderzoeksbestand.


3

05/10/2011

3 Resultaten Hypothese 1 veronderstelt een relatie tussen de sexe-compositie van sectoren en de GPG: naarmate het aandeel vrouwelijke werknemers in een sector hoger is, (a) is de loonkloof tussen mannen en vrouwen groter; (b) zijn de lonen van vrouwen lager; (c) zijn de lonen van mannen hoger. De analyses laten zien dat als het aandeel vrouwen in de banen in de sector gecorreleerd wordt met het relatieve loonverschil tussen mannen en vrouwen, de correlatie significant negatief (R_pearson = -.391) is. De grafiek laat geen duidelijke resultaten zien. Als het aandeel vrouwen in de banen in de sector gecorreleerd wordt met de uurlonen van de vrouwen in die sector, dan is de correlatie zoals verwacht negatief (R_pearson = -.176), maar niet significant. De grafiek laat geen duidelijke resultaten zien. Als het aandeel vrouwen in de banen in de sector gecorreleerd wordt met de uurlonen van de mannen in die sector, dan is de correlatie negatief (R_pearson = -.062), maar opnieuw niet significant. De grafiek laat geen duidelijke resultaten zien.

Hypothese 2 veronderstelt een relatie tussen de leeftijds-compositie van sectoren en de GPG: naarmate het aandeel van oudere werknemers in een sector hoger is, (a) is de loonkloof tussen mannen en vrouwen groter; (b) zijn de lonen van mannen hoger; (c) zijn de lonen van vrouwen lager. Oudere werknemers zijn hier gedefinieerd als werknemers van 50-65 jaar. De analyses laten zien dat als het aandeel van de werkgelegenheid van oudere werknemers in de sector gecorreleerd wordt met het loonverschil tussen mannen en vrouwen, de correlatie niet onaanzienlijk is, maar niet significant (R_pearson = -.243). De grafiek laat enigszins zien dat de loonverhouding verslechterd als het aandeel ouderen groter is. Als het aandeel oudere werknemers in de sector gecorreleerd wordt met de uurlonen van de vrouwen in die sector, dan is de correlatie zoals verwacht negatief (R_pearson =-.293) en significant. De grafiek laat zien dat het uurloon van de vrouwen in de sector lager wordt als het aandeel oudere werknemers in de sector groter is. Als het aandeel oudere werknemers in de sector gecorreleerd wordt met de uurlonen van de mannen in die sector, dan is de correlatie, anders dan verwacht, negatief (R_pearson =-.139) maar niet significant. De grafiek laat geen duidelijk patroon zien. Voor de GPG is de leeftijds-compositie van sectoren dus vooral van betekenis omdat de uurlonen van vrouwen lager worden naarmate het aandeel ouderen groter is in een sector.


4

05/10/2011

Hypothese 3 veronderstelt een relatie tussen de bedrijfsgrootte-compositie van sectoren en de GPG: naarmate het aandeel grote bedrijven in een sector hoger is, (a) is de loonkloof tussen mannen en vrouwen groter; (b) zijn de lonen van vrouwen lager; (c) zijn de lonen van mannen hoger. De analyses laten zien dat als het aandeel van de werkgelegenheid in de grote bedrijven in de sector gecorreleerd wordt met het loonverschil tussen mannen en vrouwen, de correlatie laag en niet significant is (R_pearson = -.153). De grafiek laat evenmin duidelijke resultaten zien. Als het aandeel grote bedrijven in de sector gecorreleerd wordt met de uurlonen van de vrouwen in die sector, dan is de correlatie anders dan verwacht positief (R_pearson = .610) en significant. De grafiek laat zien dat het uurloon van de vrouwen in de sector stijgt als het aandeel grote bedrijven in de sector groter is. Als het aandeel grote bedrijven in de sector gecorreleerd wordt met de uurlonen van de mannen in die sector, dan is de correlatie eveneens, zoals verwacht positief (R_pearson = .535) en significant. De grafiek laat zien dat het uurloon van de mannen in de sector stijgt als het aandeel grote bedrijven in de sector groter is, maar in iets mindere mate dan de stijging van de uurlonen van de vrouwen. Voor de GPG is de bedrijfsgrootte-compositie van sectoren per saldo nauwelijks van betekenis.


5

05/10/2011

Hypothese 4 veronderstelt dat vrouwen bovenmatig werken in sectoren met lage lonen en dat mannen in die sectoren hogere lonen verdienen. Naarmate het aandeel van de sectorale vrouwenbanen in de totale vrouwelijke werkgelegeheid hoger is, is (a) de loonkloof tussen mannen en vrouwen groter; (b) zijn de lonen van de vrouwen lager; (c) zijn de lonen van mannen hoger. Hypothese 4a wordt niet bevestigd. De correlatie tussen het aandeel in de vrouwenbanen en het loonverschil tussen mannen en vrouwen is klein en niet significant (R_pearson = .090). Hypothese 4b wordt evenmin bevestigd. De correlatie tussen het aandeel in de vrouwenbanen en het uurloon van vrouwen is zoals verwacht negatief, maar klein en niet significant (R_pearson = -.107). Hypothese 4c wordt evenmin bevestigd. De correlatie tussen het aandeel in de vrouwenbanen en het uurloon van mannen is anders dan verwacht negatief, maar klein en niet significant (R_pearson = -.056).


6

05/10/2011

Op basis van de in de bivariate gebruikte variabelen is er ook een multivarate analyse uitgevoerd.:

Unstandardized Coefficients

Model

B (Constant) Aandeel vrouwen in sector aandeel vrouwen in leeftijdscategorie boven de 50 aandeel van banen bij bedrijven met meer dan 100 werknemers Aandeel in vrouwenwerkgelegenheid

Standardized Coefficients

Std. Error

,787

,040

-1,195

,251

1,135

t

Sig.

Beta 19,676

,000

-2,606

-4,753

,000

,280

2,435

4,055

,000

,191

,060

,554

3,202

,003

-,460

,306

-,311

-1,504

,143

a Dependent Variable: Verhouding vrouwenloon/mannenloon in sector

•

De verhouding vrouwenloon/mannenloon wordt negatief beinvloed als het aandeel van de vrouwen in de sector toeneemt. Een toename in het aantal vrouwen doet het relatieve verschil in uurloon tussen man en vrouw vergroten.

•

Als het aandeel vrouwen in de de hogere leeftijdscategorie toeneemt, daalt het relatieve loonsverschil tussen mannen en vrouwen in de sector.

•

De verhouding vrouwenloon/mannenloon neemt toe in bedrijven met meer dan 100 werknemers doet het relatieve loonsverschil tussen mannen en vrouwen toenemen.

•

Naarmate het aandeel van de sectorale vrouwenbanen in de totale vrouwelijke werkgelegeheid hoger is, wordt de loonkloof tussen mannen en vrouwen groter. Dit is in de regressie echter niet significant

4 Conclusies In dit artikel hebben we onderzocht in hoeverre loonverschillen tussen mannen en vrouwen verklaard kunnen worden uit een aantal sectorspecifieke kenmerken. Het blijkt dat wanneer het aandeel vrouwen in de hogere leeftijdscategorien toeneemt het relatieve loonsverschil tussen manen en vrouwen afneemt. Daarentegen neemt deze toe als het totale aantal vrouwen in een sector ten opzichte van het totale aantal mannen toeneemt. Ook de bedrijfsgrootte is van invloed op de relatieve loonsverschillen, deze neemt toe bij grotere bedrijfen.


7

05/10/2011

5 Referenties Dankmeyer, B. (2010). Loonverschil tussen mannen en vrouwen neemt langzaam af. In: cbswebmagazine, 27september 2010, CBS. Erdem, O., Bos, M.A. & Hoeben, J. (2006) De arbeidsmarktpositie van werknemers in 2004. Den Haag: Arbeidsinspectie Gannon, B., Plasman, R., Rycx, F. & Tojerow, I. (2007) Inter-industry Wage Differentials and the Gender Wage Gap: Evidence from European Countries, Economic and Social Review, 38, 135-55 Hoeben, J. & Venema, P.M. (2004) De arbeidsmarktpositie van werknemers in 2002. Een onderzoek naar de verschillen in beloning en mobiliteit tussen groepen werknemers. Den Haag: Arbeidsinspectie Plantenga, J. & Remery, C. (2006) The Gender Pay Gap – Origins and policy responses. A comparative review of 30 European countries. Brussels: European Commission Plantenga, J., & S.-W. Sjoerdsma (2002) National Reports on the Unadjusted and Adjusted Gender Pay Gap Netherlands. Utrecht, Economic Institute Rienstra, M. & Hagoort, K. (2006) Beloningsverschillen verklaard? Verschillen in uurloon bij de overheid, 2004. Voorburg/Heerlen: CBS, Centrum voor Beleidsstatistiek Tijdens, K.G. & Van Klaveren, M. (2011) De loonkloof tussen mannen en vrouwen Een review van het onderzoek in Nederland. Amsterdam University of Amsterdam, AIAS Working Paper 11-112 Van Klaveren, M., Sprenger, W. & Tijdens, K. (2007). Dicht de loonkloof! Verslag van het CLOSE (Correctie LOonkloof in SEctoren) onderzoek voor de FNV, ABVAKABO FNV en FNV Bondgenoten. Eindhoven, STZ advies & onderzoek/Amsterdam, Universiteit van Amsterdam/AIAS


8

05/10/2011

Sectorale verschillen en de loonkloof tussen mannen en vrouwen in Nederland

Recommend Documents