Launamunur kynjanna eftir starfsstétt: Langsniðsrannsókn á launamun og launaþróun kynjanna á íslenskum vinnumarkaði frá árinu 2000 til 2016

Abstract

Tilgangur verkefnisins var að rannsaka mögulegan leiðréttan launamun kynjanna út frá starfsstéttum og nokkrum undirhópum innan starfsstéttanna. Að auki er varpað ljósi á hvernig laun karla og kvenna hafa þróast innan starfsstétta með því að meta leiðrétta launaþróun innan starfsstétta. Til þess að svara rannsóknarspurningunni var notast við úrtak endurtekninna mælinga úr launarannsókn Hagstofunnar yfir 17 ára tímabil. Notast var við tölfræðiaðferðina slembiþáttalíkön, en með þeirri aðferð var hægt að leiðrétta fyrir ýmsum breytum sem hafa áhrif á laun auk þess að hafa einstaklings- og fyrirtækjaáhrif sem slembiþætti. Aðferðin var einnig notuð til að meta launaþróun starfsstétta og kynja innan þeirra með sömu aðferð, leiðrétt fyrir sömu breytum. Niðurstöður rannsóknarinnar leiddu í ljós að launamunur er mestur meðal kynja í starfsstétt stjórnenda og tækna og minnstur hjá starfsstéttum verkafólks og vélagæslufólks, en ekki mældist marktækur munur hjá síðarnefndri starfsstétt. Launaþróunarniðurstöður sýndu að á heildina litið höfðu konur hækkað minna en karlar í launum að meðaltali yfir öll árin. Misjafnt var þó eftir starfsstéttum hvort laun kvenna eða karla höfðu hækkað meira. Laun karla í starfsstéttunum stjórnendur og tæknar höfðu hækka meira að meðaltali yfir tímabilið en laun kvenna. Laun kvenna í starfsstéttunum sölu-, þjónustu og umönnun, iðnaðarfólk og vélagæslufólk höfðu hækkað meira en laun karla.

The purpose of this research was to examine a possible adjusted gender pay gap within major working professions and a few sub categories within each profession. In addition, the adjusted wage growth for men and women of each profession was measured. The data set used was a sample of repeated measures, a longitudinal dataset that spans 17 years, from the Statistics Iceland’s wage research. The statistical tool chosen to answer the research topic was a mixed linear model, taking use of its abilities to regress on longitudinal datasets and adjust for both multiple fixed- and random effects. In this case the random effects were individual and company IDs. The method was used to examine both adjusted gender pay gap and adjusted gender wage growth for all groups. The results showed that adjusted gender pay gap varies greatly between working professions. With managers having the biggest pay gap and technicians having the second biggest pay gap. The two professions with the lowest pay gaps were elementary occupations and machine operators. Machine operators did, in fact, not have a statistically significant adjusted gender pay gap. The results from the adjusted gender wage growth showed that women’s wages, on the whole, grew less than men’s wages, on average over the time period. However, that was only true for some of the professions. Men’s wages in manager- and technician professions, grew more than women’s, while women’s wages in services and sales, craft workers and machine operators grew more that men’s.