Historien fra 1997 viser at kvinner nærmer seg menns lønnsnivå, ved at lønnsgapet krymper. En av årsakene til at kvinner tar innpå i menn har sammenheng med at lønnsulikheten blant kvinner øker, altså det blir større forskjeller i lønn blant kvinner. Utviklingen i lønnsulikhet blant menn har stoppet opp og gått litt tilbake de siste årene. Likevel reduseres lønnsgapet sakte. For hele populasjonen, uten lærlinger, i 2021 har vi et lønnsgap på 12,8 prosent med bruk av gjennomsnittlig månedslønnen fra lønnsstatistikken.
Lønnsgapet kan dekomponeres for å skille ut hva som kan forklares av at menn og kvinner jobber forskjellige steder i arbeidsmarkedet. Det er dette som ofte kalles det kjønnssegregerte arbeidsmarkedet. Ved bruk av regresjonsmodeller i en Oaxaca-Blinder-dekomponering får vi et beregnet lønnsgap på 10,7 prosent, som påvirkes av kjennemerkene vi benytter, og vi sto igjen med et uforklart justert lønnsgap på 5,4 prosentpoeng. Når vi holder de høyest lønte, både menn og kvinner, utenfor ble lønnsgapet ytterligere redusert. Den uforklarte differansen var da 3,4 prosentpoeng, og det samlede lønnsgapet var 4,4 prosent. Bidraget fra kjennemerkene i modellen samsvarer godt med hovedtrekkene vi beskriver med deskriptiv statistikk. Modellens styrke er at vi lettere kan belyse kompleksiteten som oppstår når vi bruker mange kjennemerker samtidig.
I denne rapporten bruker vi kjennemerker fra lønnsstatistikken til Statistisk sentralbyrå (SSB) for å belyse forskjeller mellom menn og kvinner i arbeidsmarkedet med vekt på lønn. Vi følger opp med å se på en analyse utført av det europeiske statistikkbyrået, Eurostat, som benytter en Oaxaca-Blinder-dekomponering for å finne et justert lønnsgap. Det justerte lønnsgapet mener Eurostat kan nyttes som et bedre alternativ til det ujusterte lønnsgapet. Det ujusterte lønnsgapet benyttes ofte i sammenlikningen mellom land, men også i det offentlige ordskiftet om temaet og kalles «Gender Pay Gap» internasjonalt.
Vi går videre med modellen til Eurostat og forsøker å utnytte mer av rikdommen i data som ligger til grunn for SSBs arbeidsmarkeds- og lønnsstatistikk. Ved blant annet å benytte flere kjennemerker og mer detaljering enn det Eurostat har mulighet til. I tillegg undersøker vi om lønnsgapet også kan belyses bedre ved å inkludere og alternativt ekskludere jobbene med høyest lønn. Hensikten er å synliggjøre konsekvensene av at det er mange flere menn i de høyest lønte jobbene.
Gjennomgående finner vi at næring, sektor, utdanning, stillingsprosent og yrke er kjennemerker som bidrar sterkt til å forklare gapet, men resultatene trekker i forskjellig retning. Kvinner har i løpet av de siste tiårene fått et høyere utdanningsnivå samlet sett og i arbeidsmarkedet er tendens klar. Kvinner er oftere høyt utdannede og de høyt utdannede deltar mer i arbeidslivet enn kvinner med lavere utdanning. Det bidrar til at gjennomsnittsalderen til de høyt utdannede kvinnene er lavere enn for menn. Uavhengig av om vi har med de 10 prosent høyest avlønte eller ikke, bidrar utdanningsnivå til å øke lønnsgapet. Det forklarte bidraget til yrke påvirker også negativt.
Størst bidrag til å forklare og redusere det samlede lønnsgapet kommer fra den ulike fordelingen og deltagelsen menn og kvinner har i arbeidsmarkedet. Men det er sannsynlig at vi bør kunne komme lenger i utnyttelsen av kjennemerkene ved å detaljere ytterligere og ta hensyn til samvariasjon mellom de ulike kjennemerkene, noe vi i liten grad har gjort her. Likevel er det flere godt dokumenterte sammenhenger knyttet til deltagelse i arbeidsmarkedet som kan slå ut på lønn, eksempelvis omsorg av barn eller andre familiemedlemmer, som vi ikke har undersøkt i denne rapporten. Samlet sett oppfatter vi at modeller slik som Oaxaca-Blinder-dekomponering kan være, som Eurostat argumenterer for, nyttige redskap.
Noen av vedleggstabellene er for store til PDF-filen og kan derfor lastes ned i Excel-format her:
Modellresultater (vedleggstabell C3, C6 og C9) (xlsx)
Estimeringsresultater (vedleggstabell C4, C7 og C10) (xlsx)