Får omstillinger fram glasstaket i arbeidslivet? Pål Schøne Institutt for samfunnsforskning
Disposisjon 1. Hvorfor kan det være kjønnsforskjeller på toppen i arbeidsmarkedet? 2. Hvor store er kjønnsforskjellene på toppen i det norske arbeidsmarkedet? 2.1. Kjønnsforskjeller i lønn på ulike nivåer 2.2. Sannsynligheten for å være toppleder 3. Får omstillinger fram glasstaket i arbeidslivet?
1. Hvorfor kan det være kjønnsforskjeller på toppen? To hovedgrunner til at det kan være kjønnsforskjeller på toppen: 1. Kvinner vil, men kommer ikke til 2. Kvinner kommer til, men vil ikke
2. Hvor store er kjønnsforskjellene på toppen i det norske arbeidsmarkedet? 2.1 Kjønnsforskjeller i lønn på ulike nivåer i lønnsfordelingen Mange analyser har vist at kvinner har lavere timelønn enn menn, også etter kontroll for observerte kjennetegn, men, Vi måler lønnsforskjeller på ulike nivåer i lønnsfordelingen Kvantilregresjon
2. Hvor store er kjønnsforskjellene på toppen i det norske arbeidsmarkedet? Lønnsforskjeller på ulike nivåer i lønnsfordelingen 50 Prosent høyere timelønn for menn 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 5 10 25 50 75 90 95 Persentiler Ukorrigert Korrigert med utdanning, alder og arbeidstid + Korrigert med fagfelt + Korrigert med næring
2. Hvor store er kjønnsforskjellene på toppen i det norske arbeidsmarkedet? Lønnsforskjeller på ulike nivåer i lønnsfordelingen. Offentlig og privat sektor 30 Prosent høyere timelønn for menn 25 20 15 10 5 0 5 10 25 50 75 90 95 Persentiler Offentlig Privat
2. Hvor store er kjønnsforskjeller på toppen i det norske arbeidsmarkedet? 2.2 Sannsynligheten for å være toppleder P (toppleder) i 2003 Data: Registerdata på individnivå i 1997og 2003 Populasjon: Alle personer (29-58 år) registrert som lønnstakere i 1997 Hvordan vet vi om en person er leder i 2003? 1.Yrkeskoder 2. Lønn
Prosentandelen kvinnelige ledere i vårt materiale Prosent kvinnelig e ledere 60 50 40 30 20 10 0 Hele arbeidsmarkedet Privat sektor Offentlig sektor
2. Hvor store er kjønnsforskjellene på toppen i det norske arbeidsmarkedet? Prosentandel ledere blant kvinner og menn i vårt materiale I alt Privat Offentlig Kvinner 2,1 2,7 1,5 Menn 5,2 5,7 3,4
2.2. Sannsynligheten for å være toppleder. Probit regresjonsanalyse. Estimerte effekter på sannsynligheten for å være leder (i prosentpoeng). Kvinne -2,6 + Utdanningsår -2,5 + fag, alder, ansiennitet, arbeidstid +bedriftskjennetegn + relativ posisjon i bedriften I II III IV V -2,3-0,8-0,3 N 1181837 1181837 1181837 1181837 1181837
2.2. Sannsynligheten for å være toppleder. Probit regresjonsanalyse. Estimerte effekter på sannsynligheten for å være leder (i prosentpoeng) Privat sektor Kvinne -2,5 + Utdanningsår -2,4 + fag, alder, ansiennitet, arbeidstid +bedriftskjennetegn + relativ posisjon i bedriften I II III IV V -2,3-1,1-0,4 N 759272 759272 759272 759272 759272
2.2. Sannsynligheten for å være toppleder. Probit regresjonsanalyse. Estimerte effekter på sannsynligheten for å være leder (i prosentpoeng). Offentlig sektor Kvinne -1,7 + Utdanningsår -1,1 + fag, alder, ansiennitet, arbeidstid +bedriftskjennetegn + relativ posisjon i bedriften I II III IV V -0,8-0,4-0,1 N 442227 442227 442227 442227 442227
3. Får omstillinger fram glasstaket i arbeidslivet? Hvorfor kan omstillinger bidra til økte kjønnsforskjeller på toppen? Tja: - Omstillinger kan kreve økt fleksibilitet blant de ansatte. Kvinner mindre fleksible enn menn i forhold til ekstra tid? (Bonke et al. 2003) - Omstillinger kan føre til økt konkurranse mellom ansatte. - Menn mer glad i å konkurrere enn kvinner? (Gneezy et al. 2003) - Ulike konkurransevilkår?
3. Får omstillinger fram glasstaket i arbeidslivet? Ut Ikke panelbedrift Aktiv ABU 1997 Ikke omstilling Panelbedrift Omstilling P (toppleder) i 2003 = f(individuelle og bedriftsmessige kjennetegn fra 1997, pluss informasjon om omstilling i perioden 1997-2003)
3. Får omstillinger fram glasstaket i arbeidslivet? Hvordan måler vi omstillinger? Spørsmål til daglig leder i 2003 om virksomheten har gjennomført en eller flere store omorganiseringer i perioden 1997-2003
3. Får omstillinger fram glasstaket i arbeidslivet? Nå: Data fra surveyundersøkelse med mer enn 10 ansatte. Andel ledere blant kvinner og menn i vårt materiale I alt Privat Offentlig Kvinner 0,9 0,6 1,1 Menn 1,9 2,0 1,6
3. Får omstillinger fram glasstaket i arbeidslivet? Sannsynligheten for å være leder. Probit regresjonsanalyse. Estimerte effekter på sannsynligheten for å være leder (i prosentpoeng) I II Kvinne -0,04-0,04 Omstilling -0,03 Bedrift ut -0,05 Kvinne X Ut Kvinne X Omstilling -0,03-0,05 (0,04) (-0,01) Kontroll på individ og bedriftskjennetegn? Ja Ja N 165773 165773
Konklusjon 1. Lønnsforskjellene mellom kvinner og menn øker over lønnsfordelingen. 2. Store kjønnsforskjeller i sannsynligheten for å være toppleder, men forsvinner nesten når vi lager veldig like kvinner og menn. 3. Ingen indikasjoner på at omstillinger bidrar til glasstaket.