Löneskillnader på arbetsmarknaden: Verkligheten kan inte justeras bort

Löneskillnader på arbetsmarknaden: Verkligheten kan inte justeras bort

Det brukar heta att lönegapet mellan olika grupper, uppdelade efter exempelvis kön eller etnicitet, i stort sett ”försvinner” när man justerar för variabler som arbetstid, yrkesgrupp, näringsgren, etc. I diskussionen om lönegapet mellan könen åtföljs detta påstående inte sällan av slutsatsen att jämställdhetsproblemen på arbetsmarknaden är försumbara. Det är tyvärr långt ifrån sant.

Tyvärr överdriver den andra sidan i debatten ofta förekomsten av så kallad direkt diskriminering vilket ytterligare bidrar till en felaktig bild av verkligheten. De avstår ofta från att justera den redovisade statistiken för relevanta variabler. Genom att inte justera lönegapet insinueras att den direkta diskrimineringen, det vill säga den diskriminering som beror direkt på sexistiska föreställningar hos arbetsgivare, är betydligt mer utbredd än vad man i ärlighetens namn kan göra gällande.

I det här inlägget försöker jag förklara vilken roll metoden att justera för relevanta variabler bör ha och på vilka sätt metoden ofta missbrukas genom att låta den insinuera slutsatser som inte är sanna. Men först, vad innebär det egentligen att justera för en variabel?

Säg att vi vill undersöka orsakssambandet mellan bridgespelande och hjärtinfarkt men glömmer att justera för variabeln ”ålder”. Det leder till den absurda slutsatsen att bridgespelande är livsfarligt då korrelationen mellan bridgespelande och hjärtinfarkt är väldigt hög. Detta är så klart en missvisande slutsats som inte beror på att bridge är en extremsport utan på att äldre människor spelar mer bridge än yngre och samtidigt drabbas av hjärtinfarkter oftare.

Att justera för variabeln ”ålder” är teoretiskt sett att säga ”låtsas vi levde i en värld där alla människor var lika gamla. Vad skulle effekten av bridgespelande på hjärtinfarkt vara i en sådan värld?”. I praktiken innebär det att man undersöker sambandet mellan bridgespelande och hjärtinfarkt för människor som är lika gamla. Man skapar alltså en modell av verkligheten som är hypotetisk i meningen att man raderar alla åldersskillnader. I den justerade modellen har det tidigare observerade sambandet ”försvunnit”. Förtjänsten ligger i att man, genom att ta bort effekten av åldersskillnader, gör orsakssambanden tydliga.

Det viktiga är att komma ihåg är att detta är en statistisk excercis där man skapar en hypotetisk värld i vilken skillnader med avseende på variabeln man justerar för inte existerar. Denna exercis förändrar så klart inte den verkligheten vi lever i utan kan som bäst avslöja orsakssambanden i den.

Problemet med att inte justera för relevanta variabler blir extra tydligt i diskussionen om löneskillnader. Kvinnors genomsnittliga månadslön år 2014 var 86,8 procent av männens. Således är

löneskillnaden mellan kvinnor och män 13,2 procent [1].  I ljuset av detta insinueras ofta att det föreligger påtaglig direkt diskriminering av kvinnor på arbetsmarknaden, det vill säga att arbetsgivare styrs av sexistiska föreställningar om kvinnor och att de på grund av dessa betalar kvinnor 13.2% lägre lön. Den slutsatsen är missvisande eftersom den delvis bygger på antagandet att arbetsgivare är fria att sätta löner utifrån sina personliga preferenser när de i själva verket är kraftigt begränsade av den ekonomiska verkligheten.

Ur ett teoretiskt perspektiv blir slutsatsens felaktighet uppenbar. Om arbetsgivare betalade kvinnor 13.2% lägre lön för samma arbete skulle det finnas vinster att göra på att anställa väldigt många eller till och med uteslutande kvinnor – lönekostnaderna skulle då minska markant. Diskrimineringshypotesen implicerar att anledningen till att arbetsgivare inte gör så är att de låter sexistiska föreställningar gå före vinstintresset. Men även om vissa arbetsgivare lät vinstintresset stå åt sidan till förmån för sexistiska föreställningar så skulle sådana arbetsgivare, i teorin och på sikt, utkonkurreras av sina betydligt mer kostnadseffektiva, icke-diskriminerande konkurrenter. Ur ett teoretiskt perspektiv är det helt enkelt olönsamt att diskriminera direkt baserat på sexistiska föreställningar.

För en bra ekonom är det empiriska perspektivet minst lika viktigt och empirin verkar överensstämma med teorin. Justerat för ålder, tjänstgöringsomfattning, yrkesgrupp, näringsgren, utbildningsnivå, sektor etc. minskar lönegapet från 13.2% till ca 4.2%. Betyder detta att de resterande 4.2% består av direkt diskriminering? Nej, sannolikt inte. Man har exempelvis inte kontrollerat för huruvida personen är/har varit gift eller inte. Giftermål tenderar att gynna män i större utsträckning än kvinnor i termer av löneutveckling. Vill man göra orsakssambanden tydligare bör man alltså jämföra män och kvinnor som aldrig varit gifta. Redan 1971 publicerades en studie i USA där man jämförde aldrig gifta kvinnor och aldrig gifta män som hade jobbat oavbrutet sedan high school [2],[3]. Det visade sig att kvinnorna tjänade mer än männen. Jämför man skillnader i lön mellan könen bland svenska tandläkare så ser man att för åldrarna 25-35 tjänar kvinnliga tandläkare mer. För äldre tandläkare blir förhållandet det omvända. Ett sätt att tolka detta är att giftermål och barnafödande har olika effekt på kvinnors och mäns löner.

Listan kan göras lång på de exempel som gör hypotesen om direkt diskriminering mindre trolig. Detta innebär dock inte att sexistiska föreställningar inte finns. Poängen är att de inte verkar vara avgörande för lönebildningen på arbetsmarknaden på det sättet som hypotesen om direkt diskriminering gör gällande.

De som å andra sidan menar att statistik där man justerat för relevanta variabler ”bevisar” att det inte finns jämställdhetsproblem är även de väldigt illa ute. Ett exempel gör poängen uppenbar:

Det är uppenbart att aktivt deltagande i en väpnad konflikt tenderar att reducera inblandade människors förmåga att arbeta. Men med hjälp av att justera för väl valda variabler och lite suggestiv retorik kan detta döljas. Någon skulle med lätthet kunna framföra följande resonemang: ”aktivt deltagande i en väpnad konflikt försämrar inte alls förmågan att arbeta. Om man kontrollerar för ’förlorade kroppsdelar’, ’posttraumatisk stress’, och andra fysiska och psykiska åkommor så försvinner det negativa sambandet helt”. Märk väl att argumentet är väldigt likt det som ofta framförs i löneskillnadsdiskussionen ”om man justerar för variablerna x, y, och z, så försvinner sambandet i fråga – därför finns inte problemet ni beskriver”. I det här exemplet är felslutet uppenbart – om man ”justerar bort” allt som är negativt med krig så är det klart att modellen kommer implicera att krig inte är negativt.

Detsamma gäller i diskussionen om löneskillnader mellan könen – om man justerar bort alla relevanta skillnader mellan män och kvinnor vad gäller, arbetstid, näringsgren, effekt av giftermål etc. så är det uppenbart att det kommer framstå som att inga jämställdhetsproblem existerar. Men om vi tror att kvinnors och mäns val av arbetstid, näringsgren, utbildning etc. delvis betingas av normer för hur kvinnor respektive män ska vara så är det uppenbart att rålönegapet på 13.2% är mer rättvisande än den justerade motsvarigheten på 4.2% när frågeställningen är ”finns det jämställdhetsproblem?”. Om kvinnor som blir elektronikingenjörer betraktas som ”okvinnliga” eller om kvinnor som ”satsar på karriären” och väljer att arbeta många timmar övertid istället för att ta hand om barnen betraktas som sämre mödrar så är det inte så konstigt att fler män blir elektronikingenjörer och arbetar övertid jämfört med kvinnor. Det har inte med irrationallitet eller svaghet att göra, det har med det enkla faktum att folk tenderar välja optimala alternativ givet de begränsningar de möter men att dessa begränsningar kan se olika ut för olika grupper av människor.

Här återkommer vi till frågan om vad kärnan i att justera för en variabel är. Kom ihåg, att justera för en variabel är att skapa en hypotetisk värld i vilken skillnader med avseende på variabeln inte existerar. Det är en statistisk excercis som inte på något sätt förändrar verkligheten för riktiga människor. Den korrekta slutsatsen efter att man justerat för relevanta variabler bör således vara ”om vi justerar för variablerna x, y, och z, så minskar lönegapet i modellen. För att minska lönegapet i verkligheten måste vi alltså minska skillnaderna mellan könen med avseende på variablerna x, y, och z”.

Sammanfattningsvis: Att justera för relevanta variabler är en metod som skapar förvirring – båda när den används och när den inte används. När den inte används leder den till felaktiga slutsatser som exempelvis att bridgespelande är livsfarligt, att direkt diskriminering på arbetsmarknaden är den huvudsakliga orsaken till löneskillnader mellan könen (eller att skillnaden i sysselsättning mellan inrikes och utrikes födda i huvudsak beror på rasistiska föreställningar hos arbetsgivare). Problemet blir i förläggningen att de policyförslag som läggs fram är oproportionerligt betonade på att bekämpa direkt diskriminering. När dessa förslag sedan visar sig ha begränsade positiva effekter är risken att hoppet om en rättvis arbetsmarknad försvinner. De som utmålas offer övertygas om att arbetsmarknaden är alltigenom diskriminerande och leds i tankar om att det är meningslöst att utbilda sig eller på annat sätt sträva efter att förbättra sin situation. Detta i sin tur får den tragiska men ironiska effekten att genomsnittliga skillnader mellan grupper ökar vilken sedan ser ut som ännu mer diskriminering [4].

Å andra sidan missbrukas även metoden när den används genom att låta den insinuera vilseledande slutsatser som att krig inte har negativa effekter eller att samhället redan är jämställt. I förläggningen genererar detta perspektiv policyförslag som grundar sig på ett antagande om att jämställdhetsproblemen är försumbara och bara behöver åtgärdas på marginalen genom exempelvis ”löneförhandlingscoacher” för kvinnor – ett förslag vars nettoeffekt troligen är försumbar som bäst.

[1] Medlingsinstitutet (2014). Löneskillnaden mellan män och kvinnor 2014. Vad säger den officiella lönestatistiken?

[2] Report of the President’s Council of Economic Advisers (1973), The Economic Role of Women

[3] Thomas Sowell (2011), Economic Facts and Fallacies

[4] Magnus Carlsson, Dan-Olof Rooth, Etnisk diskriminering på svensk arbetsmarknad – resultat från

ett fältexperiment

Mer på ämnet:

http://www.politism.se/agneta-berge/med-ratt-kontrollvariabler-blir-vi-jamstallda/

Dela