10/06/2009 1

Hoe verklaren we de loonkloof ?Een theoretische en empirische vergelijking van de

uitbreidingen op de Oaxaca-Blinder decompositieanalyse

Sem VandekerckhoveHoger Instituut voor de Arbeid

10/06/2009 2

Inleiding

• Wage Gap onderzoeksproject– Model 2008

• Methodologische noot– Decompositie– Varianten– Bootstrap

• Parabel• Loonkloof m/v

– Ethnische verschillen– Internationaal vergelijkend onderzoek– …

10/06/2009 3

Definitie

• Loonkloof: relatieve loonachterstand van vrouwen t.o.v. mannen

• Loonkloof = 1 – loonverhouding

m

f

m

fm

W

W

W

WWG

1

10/06/2009 4

Welk gemiddeld loon?

• Rekenkundig gemiddelde• Mediaan• Meetkundig gemiddelde

Impact op de loonkloof !

Mannen Vrouwen Loonkloof Loonverhouding

Rekenkundig gemiddelde 3310.57 2291.93 30.77% 69.23%

Mediaan 2970.00 2100.00 29.29% 70.71%

Meetkundig gemiddelde 3020.17 2117.64 29.88% 70.12%

WAn

W

n eeWWG lnln

10/06/2009 5

m/v verdeling van de lonen

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 12000 13000 14000 15000 16000

wage

fre

qu

en

cy

Vrouwen Mannen

A(W)

G(W)m(W)

G(W)

A(W)

m(W)

Normaliseren door logaritmische transformatie

10/06/2009 6

Logaritmische transformatie

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000

10/06/2009 7

Decompositie van de loonkloof

• Eerdere modellen– Loonkloof: effect van gender op loon– Verklaring: wegverklaren effect

+ Goede inschatting- Geen interactie-effecten, rol samenstelling m/v-groep ?

• Decompositie– Effect van ongelijke assets (bv. opleidingsniveau, functieniveau,

leeftijd)– Effect van ongelijke returns/beloning (b’s)

10/06/2009 8

Decompositie van de loonkloof

• Afleiding– Loonmodel voor mannen en vrouwen

• Mannen = ln(Wm) =Xb• Vrouwen = ln(Wf) =Xb• X: leeftijd, opleidingsniveau, regio, sector, arbeidsduur, functieniveau,

ondernemingsgrootte

– Verschil = logloonkloof• ln(Wm) - ln(Wf) = Xmbm – Xfbf = 0.36• Verschil van logs is de (omgekeerde) loonverhouding ln(W) = ln(1/GR) o.b.v. G(W)

– Decompositie• Netto resultaat ln(W)• Ongelijke assets: Xmbm – Xfbm

• Ongelijke returns: Xfbm – Xfbf

10/06/2009 9

Algemeen model

• Hamvraag– genderneutraliteit = situatie mannen ?

– economisch verantwoord ?

• Positieve en negatieve effecten van ongelijke returns

E = verschil op basis van assets

U+ = hogere returns dan rechtvaardig voor mannen (‘bonus’)

U- = lagere returns dan rechtvaardig voor vrouwen (‘malus’)

UUEXXXXWAWA ffmmfmfm ˆˆˆˆˆlnln ***

10/06/2009 10

Non-discriminatie schatten

• Wat is een rechtvaardige return?Oaxaca (m) = return bij mannen

Oaxaca (f)= return bij vrouwen

Reimers = gemiddelde van beide groepen

Cotton = gewogen gemiddelde van beide groepen

Neumark = matrix gewogen gemiddelde (KKS)

independent variable

wage

Oaxca(f)

Neumarkf

m

Cotton

Reimers

Oaxca(m)

10/06/2009 11

Resultaten

Differences in assets

0,150 0,170 0,190 0,210 0,230 0,250 0,270

Cotton

Neumark

Oaxaca(f))

Oaxaca(m)

Reimers

E U U- U+

Cotton 63.57% 36.43% 58.00% 42.00%

Neumark 70.00% 30.00% 58.80% 41.20%

Oaxaca(f) 63.49% 36.51% 0.00% 100.00%

Oaxaca(m) 63.63% 36.37% 100.00% 0.00%

Reimers 63.56% 36.44% 49.91% 50.09%

Componenten

Betrouwbaarheids-intervallen

Differences in returns

0,060 0,070 0,080 0,090 0,100 0,110 0,120 0,130 0,140 0,150

Cotton

Neumark

Oaxaca(f))

Oaxaca(m)

Reimers

10/06/2009 12

Bootstrapping

• Geen directe manier om C.I. te berekenen rond de componenten

• Oplossing: bootstrapping– 100 loops

• Wegen cases volgens binomiale kansverdeling• Regressies (m/v/t) & gemiddeldes (m/v)• Berekenen componenten per run

– Mean subsamples = mean total sample– Standaardafwijking subsamples = standaardfout total sample

10/06/2009 13

Decompositie

Het verschil in leeftijd tussen mannen en vrouwen heeft een effect ter grootte van 12% van de netto logloonkloof

Dit is een statisch cijfer, een ‘snapshot’ van de situatie zoals we ze observeren

De lagere return van een stijging in functieniveau voor vrouwen in vergelijking met Cottons genderneutrale return, heeft een effect van 20% van de logloonkloof.

10/06/2009 14

-112.37 EUR

-101.19 EUR

-61.07 EUR

53.54 EUR 45.51 EUR

111.16 EUR

100.90 EUR 90.35 EUR

3.53 EUR

55.19 EUR 51.03 EUR

-6.87 EUR

22.07 EUR25.70 EUR

31.28 EUR

77.33 EUR

15.78 EUR

-40%

-20%

0%

20%

40%

60%

80%

Assets18%

Malus36%

Bonus45%

Organisatiekenmerken

Human Capital

Gezinskenmerken

Functiekenmerken

Constante

Arbeidsvoorwaarden

10/06/2009 15

Arbeidsvoorw aardenArbeidsvoorw aarden

Arbeidsvoorw aarden

Constante Constante

Functiekenmerken

Functiekenmerken

Functiekenmerken

Gezinskenmerken

Gezinskenmerken

Gezinskenmerken

Human Capital

Human Capital

Human Capital

Organisatiekenmerken

Organisatiekenmerken

Organisatiekenmerken

-40%

-20%

0%

20%

40%

60%

80%

Assets18%

Malus36%

Bonus45%

10/06/2009 16

Conclusie

• Meerwaarde decompositie: interactie-effect, onderscheid(t) positieve en negatieve ‘discriminerende’ effecten

• Caveat: is een afgeleide van regressievergelijkingen, en dus verschillend qua interpretatie: componenten tonen hoe de kloof samengesteld is, niet in welke mate die verdeling zou kunnen wijzigen

• Bootstrapping: tijdrovend, maar handig voor samengestelde variabelen

• Methodes– Oaxaca: slechts één soort returns

– Neumark: pooled sample bevat niet te negeren interactie-effecten, inschatting Up nogal afwijkend

– Reimers & Cotton: goede oplossing, gewogen gemiddelde meest realistisch