Jakie czynniki powodują występowanie implikowanych płcią nierówności płacowych w krajach Unii Europejskiej?

Podobne dokumenty
Sytuacja zawodowa osób z wyższym wykształceniem w Polsce i w krajach Unii Europejskiej w 2012 r.

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w 2015 roku

PŁACA MINIMALNA W KRAJACH UNII EUROPEJSKIEJ

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w 2016 roku

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w 2017 roku

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w 2018 roku

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w I półroczu 2014 roku Porównanie grudnia 2013 i czerwca 2014 roku

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w I półroczu 2015 roku

Wykorzystanie Internetu przez młodych Europejczyków

Płaca minimalna w krajach Unii Europejskiej [RAPORT]

Wynagrodzenie minimalne w Polsce i w krajach Unii Europejskiej

Katedra Ekonometrii i Statystyki Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Aleksandra Matuszewska-Janica

Pomiar dobrobytu gospodarczego

LUDNOŚĆ WEDŁUG EKONOMICZNYCH GRUP WIEKU W LATACH

48,6% Turystyka w Unii Europejskiej INFORMACJE SYGNALNE r.

Zmiany na polskim i wojewódzkim rynku pracy w latach

Wyzwania polityki ludnościowej wobec prognoz demograficznych dla Polski i Europy

WSPÓŁCZYNNIK AKTYWNOŚCI ZAWODOWEJ LUDNOŚCI WEDŁUG PŁCI W LATACH

WPŁYW GLOBALNEGO KRYZYSU

PROGNOZY WYNAGRODZEŃ W EUROPIE NA 2018 ROK

PERSPEKTYWY PODLASKIEGO RYNKU PRACY. Dr Cecylia Sadowska-Snarska Wydział Ekonomii i Zarządzania Uniwersytetu w Białymstoku

Akademia Młodego Ekonomisty. Mierniki dobrobytu gospodarczego. Jak mierzyć dobrobyt?

Wydatki na ochronę zdrowia w

Aktywność zawodowa osób starszych w wybranych krajach Unii Europejskiej

ROZDZIAŁ 21 AKTYWNOŚĆ EKONOMICZNA KOBIET I MĘŻCZYZN W POLSCE NA TLE KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ

Zaktualizowana prognoza zatrudnienia według wielkich grup zawodów w Polsce na lata

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w I półroczu 2017 roku

Warszawa, 8 maja 2019 r. BAS- WAPL 859/19. Pan Poseł Jarosław Sachajko Przewodniczący Komisji Rolnictwa i Rozwoju Wsi

Miejsce Polski w handlu zagranicznym produktami rolno-spożywczymi Unii Europejskiej. dr Łukasz Ambroziak mgr Małgorzata Bułkowska

Źródło: kwartalne raporty NBP Informacja o kartach płatniczych

Sytuacja osób po 50 roku życia na śląskim rynku pracy. Konferencja Kariera zaczyna się po 50-tce Katowice 27 stycznia 2012 r.

Zakupy on-line w europejskich gospodarstwach domowych. dr inż. Marlena Piekut Kolegium Nauk Ekonomicznych i Społecznych Politechnika Warszawska

Działalność innowacyjna przedsiębiorstw w Polsce na tle państw Unii Europejskiej

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Strategii Krajowego Ośrodka Wsparcia Rolnictwa Nr 6/2017. Cena bez VAT. Zmiana tyg. Wg ZSRIR (MRiRW) r.

Dlaczego jedne kraje są biedne a inne bogate?

LUDNOŚĆ WEDŁUG EKONOMICZNYCH GRUP WIEKU W LATACH

RYNEK ZBÓŻ. Towar. Wg ZSRIR (MRiRW) r.

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Programowania ARR Nr 32/2017

Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

RYNEK ZBÓŻ. Towar. Wg ZSRIR (MRiRW) r.

Zakończenie Summary Bibliografia

WPŁYW INTEGRACJI EUROPEJSKIEJ NA KSZTAŁTOWANIE SIĘ WOLNOŚCI GOSPODARCZEJ

RÓŻNICE W WYNAGRODZENIACH KOBIET I MĘŻCZYZN W POLSCE

Analiza wpływu dodatkowego strumienia wydatków zdrowotnych na gospodarkę

RYNEK ZBÓŻ. Zmiana tyg. Cena bez VAT Wg ZSRIR (MRiRW) r.

Pozycja polskiego przemysłu spożywczego na tle krajów Unii Europejskiej

Biuletyn Obserwatorium Regionalnych Rynków Pracy

1. Mechanizm alokacji kwot

RYNEK ZBÓŻ. Cena bez VAT Wg ZSRIR (MRiRW) r. Zmiana tyg. TENDENCJE CENOWE. Towar

Zaktualizowana prognoza zatrudnienia według wielkich grup zawodów w przekroju sektorów na lata

PRODUKT KRAJOWY BRUTTO W WOJEWÓDZTWIE ŚLĄSKIM W 2012 R.

Porównanie wyników klasyfikacji krajów UE ze względu na strukturę zatrudnienia oraz nierówności płacowych kobiet i mężczyzn w różnych branżach*

NIERÓWNOŚCI PŁACOWE KOBIET I MĘŻCZYZN A STRUKTURA ZATRUDNIENIA W UNII EUROPEJSKIEJ

RYNEK ZBÓŻ. Cena bez VAT Wg ZSRIR (MRiRW) r. Zmiana tyg.

Co mówią liczby. Sygnały poprawy

Konkurencyjność polskiej gospodarki na tle krajów unijnych

Zatrudnienie w Polsce Iga Magda Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Programowania ARR Nr 23/2015

RYNEK ZBÓŻ. Cena bez VAT

PROGNOZY WYNAGRODZEŃ NA 2017 ROK

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Strategii Krajowego Ośrodka Wsparcia Rolnictwa Nr 5/2017. Cena bez VAT. Zmiana tyg. Wg ZSRIR (MRiRW) r.

W przypadku wykorzystywania danych prosimy o podanie źródła i pełnej nazwy firmy: TNS OBOP. Obawy Europejczyków

RYNEK ZBÓŻ. Towar. Wg ZSRIR (MRiRW) r.

Prognoza liczby pracujących w rolnictwie w przekroju grup zawodów

Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej

Przeciwdziałanie praktykom monopolistycznym: sprawozdanie na temat cen samochodów pokazuje mniejsze różnice w cenach nowych samochodów w UE w 2010 r.

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Programowania ARR Nr 48/2013 TENDENCJE CENOWE. Ceny krajowe w skupie

Europejski i regionalny rynek pracy - mobilności geograficzna i zawodowa

Produkt krajowy brutto w województwie śląskim w 2010 r.

RYNEK MIĘSA. Biuro Analiz i Programowania ARR Nr 28/2014. TENDENCJE CENOWE Ceny zakupu żywca

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Programowania ARR Nr 35/2015

Prognoza liczby pracujących w usługach rynkowych w przekroju grup zawodów

Ocena skutków podniesienia limitu dla zbliżeniowych transakcji kartami w Polsce bez użycia PIN do 100 PLN

XXXI MARATON WARSZAWSKI Warszawa,

Nieprzestrzeganie płacy minimalnej a luka płac między kobietami i mężczyznami w Europie

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Programowania ARR Nr 49/2013

Cudu nie będzie, czyli ile kosztują nas wczesne emerytury. Warszawa, 29 lutego 2008 roku

solutions for demanding business Zastrzeżenia prawne

SYTUACJA SPOŁECZNO-GOSPODARCZA W UNII EUROPEJSKIEJ W 2010 R.

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Programowania ARR Nr 48/2014

Agroturystyka w Polsce na tle pozostałych krajów Unii Europejskiej

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Wspólna waluta euro

Płatności bezgotówkowe w Polsce wczoraj, dziś i jutro

RYNEK MIĘSA. Wg ZSRIR (MRiRW) r.

Lekcje z PISA Maciej Jakubowski Evidence Institute Uniwersytet Warszawski

OCENA ZMIAN W STRUKTURZE ZATRUDNIENIA KOBIET W EUROPIE W LATACH

Umiejętności Polaków - wyniki Międzynarodowego Badania Kompetencji Osób Dorosłych PIAAC

RYNEK MIĘSA. Towar bez VAT tygodniowa Wg ZSRIR (MRiRW) r.

Przemysł spożywczy w Polsce analiza z wykorzystaniem tablic przepływów międzygałęziowych

realizacji inwestycji zagranicznych w gminach woj. małopolskiego

W jakim stopniu emerytura zastąpi pensję?

Sytuacja kobiet 50+ na europejskim rynku pracy. Iga Magda Instytut Badań Strukturalnych

SCOREBOARD WSKAŹNIKI PROCEDURY NIERÓWNOWAG MAKROEKONOMICZNYCH

RYNEK ZBÓŻ. Zmiana tyg. Cena bez VAT Wg ZSRIR (MRiRW) r.

Biuro Analiz i Strategii Krajowego Ośrodka Wsparcia Rolnictwa Nr 6/2018 RYNEK MIĘSA

RYNEK ZBÓŻ. Cena bez VAT Wg ZSRIR (MRiRW) r. Zmiana tyg.

dr Sławomir Nałęcz Z-ca dyr. Dep. Badań Społecznych i Warunków Życia Główny Urząd Statystyczny

Biuro Analiz i Strategii Krajowego Ośrodka Wsparcia Rolnictwa Nr 12/2018 RYNEK MIĘSA

Konwergencja nominalna versus konwergencja realna a przystąpienie. Ewa Stawasz Katedra Międzynarodowych Stosunków Gospodarczych UŁ

PRODUKT KRAJOWY BRUTTO

Transkrypt:

Dorota Witkowska Department of Finance & Strategic Management University of Lodz, Aleksandra Matuszewska-Janica Department of Econometrics and Statistics Warsaw University of Life Sciences Jakie czynniki powodują występowanie implikowanych płcią nierówności płacowych w krajach Unii Europejskiej? 1

Praca powstała w wyniku realizacji projektu badawczego UMO- 2015/17/B/HS4/00930 pt. Zmiana pozycji kobiet na rynku pracy. Analiza sytuacji w Polsce na tle Unii Europejskiej w latach 2002-2014, finansowanego ze środków Narodowego Centrum Nauki Zespół badawczy Gema Fernades Aviles, Castile-La Mancha University Marta Hozer-Koćmiel, Uniwersytet Szczeciński Krzysztof Kompa, SGGW Aleksandra Matuszewska-Janica, SGGW Grzegorz Mentel, Politechnika Rzeszowska Jose Maria Montero Lorenzo, Castile-La Mancha University Tomasz Wiśniewski, GPW Dorota Witkowska, Uniwersytet Łódzki 2

Głównym celem projektu jest analiza wpływu zmian koniunktury gospodarczej (w latach 2002-2014) na strukturę zatrudnienia i implikowane płcią dysproporcje w płacach w Polsce i krajach Unii Europejskiej. Aktualnie już zrealizowano lub jesteśmy w trakcie realizacji następujących celów szczegółowych. 1. Zbadanie zmian w strukturze zatrudnienia kobiet i mężczyzn w Polsce i krajach UE w latach 2002-2014, z uwzględnieniem sektorów i branż w gospodarce, grup zawodowych i wiekowych oraz w odniesieniu do sytuacji gospodarczej poszczególnych państw UE przed i po kryzysie. 2. Ocena stopnia zróżnicowania organów kierowniczych w spółkach publicznych. 3. Identyfikacja czynników wpływających na lukę w płacach kobiet i mężczyzn w kontekście zróżnicowanej sytuacji gospodarczej w latach 2002-2014. 3

Celem naszego badania jest identyfikacja czynników wpływających na implikowane płcią dysproporcje płacowe. Analizie poddano wybrane: cechy charakteryzujące rynek pracy tzn.: 1. poziom aktywności zawodowej kobiet, 2. stopień feminizacji wydzielonych grup pracowników i 3. poziom płac w wyżej wymienionych grupach zawodowych w odniesieniu do średnich krajowych wynagrodzeń, indywidualne charakterystyki pracowników takie jak: 4. wiek (wg grup wiekowych Eurostatu) i 5. zawód (wg grup zaszeregowania zawodowego zgodnej z klasyfikacją ISCO). Analizy przeprowadzone zostały na podstawie danych SES (Structure of Earning Survey tzw. Metadata) z lat 2006 i 2014. 4

Jak zmieniło się zatrudnienie w latach 2006-2012? Kraje, w których nastąpił spadek wskaźnika zatrudnienia kobiet (%) Kraj Zmiana wskaźnika zatrudnienia Kraj Zmiana wskaźnika zatrudnienia Różnica K-M Kobiety Mężczyźni Grecja -5,6 Grecja -13,8 8,2 Irlandia -4,2 Irlandia -15,2 11 Dania -3,4 Dania -6,0 2,6 Portugalia -3,3 Portugalia -9,2 5,9 Hiszpania -2,6 Hiszpania -15,8 13,2 Słowenia -1,3 Słowenia -3,7 2,4 Chorwacja -0,9 Chorwacja -3,5 2,6 Cypr -0,9 Cypr -9,0 8,1 Estonia -0,9 Estonia -1,7 0,8 Wlk. Brytania -0,9Wlk. Brytania -2,6 1,7 Rumunia -0,2 Rumunia 3,0-3,2 Łotwa -0,1Łotwa -6,0 5,9 5

Jak zmieniło się zatrudnienie w latach 2006-2012? Kraje, w których nastąpił wzrost wskaźnika zatrudnienia kobiet (%) Kraj Zmiana wskaźnika Kraj Zmiana wskaźnika Różnica Kobiety Mężczyźni K-M Litwa 0,8 Litwa -4,2 5,0 Węgry 0,8 Węgry -2,3 3,1 Włochy 0,8 Włochy -4,1 4,9 Słowacja 0,8 Słowacja -0,3 1,1 Finlandia 0,9 Finlandia -0,9 1,8 Szwecja 1,1Szwecja 0,1 1,0 UE (28) 1,4UE (28) -1,9 3,3 Czechy 1,4 Czechy 0,9 0,5 Francja 1,5 Francja -0,9 2,4 Bułgaria 1,7 Bułgaria -1,5 3,2 Holandia 1,7 Holandia -1,6 3,3 Belgia 2,8 Belgia -1 3,8 Luksemburg 4,4 Luksemburg -0,1 4,5 Austria 4,5 Austria 1,3 3,2 Polska 4,9 Polska 5,4-0,5 Niemcy 6,6 Niemcy 5,1 1,5 Malta 10,3Malta 0,2 10,1 6

Podsumowanie 1 Przyjmując w analizach, że ostatni rok przed kryzysem to 2006, a 2012 jest pierwszym (dla EU) rokiem po kryzysie stwierdzamy co następuje. Po kryzysie w UE28, traktowanej jako agregat, wzrósł wskaźnik zatrudnienia kobiet w porównaniu z 2006r. o 1,4%, a wśród mężczyzn spadł o 1,9%. We wszystkich krajach UE28, z wyjątkiem Polski i Rumunii, różnice między zmianami wskaźników zatrudnienia kobiet i mężczyzn są dodatnie. Zatem wskazują na to, że: zmniejszenie wskaźnika zatrudnienia pań było mniejsze niż panów (11 krajów), albo zwiększenie wskaźnika zatrudnienia kobiet było większe niż mężczyzn (5 krajów), albo wskaźnik zatrudnienia pań się zwiększył, a dla panów zmniejszył (10 krajów). Największe różnice między wskaźnikami zatrudnienia kobiet i mężczyzn zaobserwowano w Hiszpanii, która doświadczyła największego spadku wskaźnika zatrudnienia mężczyzn i na Malcie, dla której przyrost tego wskaźnika dla kobiet był najwyższy. 7

Wskaźniki zatrudnienia kobiet (%) w wybranych krajach UE ogółem w rolnictwie w usługach w przemyśle Kraj 2006 2012 2006 2012 2006 2012 2006 2012 Malta 33,7 44,0 0,4 0,3 84,3 88,2 15,5 10,9 Grecja 47,3 41,7 12,3 12,6 77,7 79,8 10,0 7,5 Niemcy 61,5 68,1 1,5 1,0 82,4 84,7 16,1 14,2 Irlandia 59,3 55,1 1,3 1,3 86,9 89,6 11,3 8,8 Hiszpania 53,8 51,2 3,2 2,4 85,1 88,5 11,7 9,1 Polska 48,2 53,1 14,3 11,3 68,0 72,4 17,7 16,2 Dania 73,4 70,1 1,4 1,0 86,6 89,3 11,7 9,6 UE średnia 57,6 58,4 5,2 4,3 78,5 81,8 16,0 13,4 UE Vs [%] 14,3 13,2 112,4 130,1 13,1 10,9 39,7 42,1 UE średnia 71,5 69,6 Mężczyźni Uwaga: Obliczone średnia i odchylenie UE standardowe są miarami nieważonymi UE Vs [%] 7,6 8,4 8

Podsumowanie 2 W 15 krajach odsetek zatrudnionych kobiet w 2012 roku wzrósł w stosunku do 2006r., a w przypadku mężczyzn podobne zjawisko zaobserwowano tylko w 6 krajach (a w 2 innych praktycznie nie ma zmiany). Biorąc pod uwagę odsetek kobiet pracujących w poszczególnych krajach UE widzimy, że ekstremalne wartości uległy zmianie w porównywanych latach. Najmniejszą wartość wskaźnika zatrudnienia w 2006r. odnotowano na Malcie 33,7%, a w 2012 r. we Włoszech 41,7%. Z kolei najwyższa wartość wskaźnika obserwowana jest w krajach Skandynawskich odpowiednio 73,4% w Danii w 2006 i 71,8 w Szwecji w 2012 (obie pary krajów zamieniły się w rozpatrywanych latach pozycjami). Wśród mężczyzn najwięcej aktywnych zawodowo w 2006r. było w Danii 81,2% oraz w Holandii 80,9%, która w 2012 r. przejęła pierwszeństwo w tym rankingu z 79,3% zatrudnieniem, a zaraz po niej Niemcy 77,9%. Przed kryzysem najniższym odsetkiem pracujących panów charakteryzowała się Polska 60,9%, a po kryzysie najniższy wskaźnik zatrudnienia mężczyzn został zaobserwowany w Chorwacji 58,5% i oraz Grecji 60,1% i Hiszpanii 60,3%. 9

Podsumowanie 3 Zróżnicowanie w porównywanych latach wskaźnika zatrudnienia wśród pań jest znacznie większe (od 30,1% do 39,7%) niż wśród panów (20,3%-20,8%). Jednak wśród kobiet nastąpiło zmniejszenie występujących w krajach UE różnic w 2012r., a wśród mężczyzn nieznacznie wzrosło. Świadczą o tym również współczynniki zmienności wyznaczone dla nieważone średnich, obliczonych dla UE (wskaźnik dla pań zmalał z 14,5 % do 13,4, a dla panów wzrósł z 7,7% do 8,5%). W rolnictwie obserwujemy niski poziom zatrudnienia, bowiem średnia (nieważona) dla całej UE wynosi 4,3-5,2% kobiet, ale charakteryzuje je duże zróżnicowanie po krajach (powyżej 100%). W przemyśle ten odsetek kobiet jest nieco większy 13,4-16,0% i oznacza się średnim zróżnicowaniem (ok. 40%). Natomiast w usługach dominują kobiety 78,5-81,8% we wszystkich krajach, o czym świadczy małe zróżnicowanie (niewiele ponad 10%). Generalnie we wszystkich krajach UE, rozpatrywanych ogółem, wzrosło zatrudnienie kobiet w usługach, a zmniejszyło się w rolnictwie i przemyśle. Podobna tendencja została zaobserwowana w Polsce. 10

GPG w EU i wybranych krajach geo\time 2006 2010 2012 2014 2015 EU (28 countries) : 16,4 17,3 16,7 16,3 EU (27 countries) 17,7 16,5 17,3 16,7 16,4 Czech Republic 23,4 21,6 22,5 22,5 22,5 Denmark 17,6 15,9 16,8 16,0 15,1 Germany 22,7 22,3 22,7 22,3 22,0 Estonia 29,8 27,7 29,9 28,1 26,9 Ireland 17,2 13,9 12,2 13,9 : Greece 20,7 15,0 : : : Spain 17,9 16,2 18,7 14,9 14,9 Italy 4,4 5,3 6,5 6,1 5,5 Luxembourg 10,7 8,7 7,0 5,4 5,5 Malta 5,2 7,2 9,5 10,6 : Poland 7,5 4,5 6,4 7,7 7,7 Portugal 8,4 12,8 15,0 14,9 17,8 Slovenia 8,0 0,9 4,5 7,0 8,1 11

Podsumowanie 4 Badając wysokość luki płacowej w krajach UE można powiedzieć, że w latach 2006-2015 obserwuje się bardzo powolne jej zmniejszanie się, ale w 2015 roku wciąż jest to 16,3%. Spośród państw UE, najniższą wartość GPG zaobserwowano w Słowenii ujemną (-0,9%) w 2009 r. i 0,9 w 2010, a następnie w 2012 w Chorwacji 2,9%, w latach 2013-14 w Rumunii 4,9% i 4,5%. Natomiast w 2015r., najmniejsze GPG jest we Włoszech i Luksemburgu 5,5%, w Rumunii 5,8% i Polsce 7,7%. Najwyższe, bo ponad 20%, jest zróżnicowanie płac w Estonii, Czechach, Austrii i Niemczech, które pozostawały liderami przez cały okres analizy. Przy czym do 2010r. należały do tej grupy również Finlandia, a do 2012r. również Słowacja. W latach 2012 i 2014 w stosunku do 2006 roku najbardziej wzrosła luka płacowa w Portugalii, odpowiednio o 6,6% i 6,5%, a najbardziej zmniejszyła się na Cyprze odpowiednio o 6,2% i 7,6%. W Polsce GPG najniższe było w 2010r. 4,5%, a najwyższe w 2007r. 14,9%, które wzrosło w stosunku do roku poprzedniego niemal o 100% (z 7,5% w 2006). 12

Modele i zmienne Modelem wyjściowym jest model postaci: lnhe_fpcm *+, = β / + β 1 lnwages *+, + β 7 lnfem *+, + +β 8 lnactiv * D + +E1 γ + Occupation *+, + G,E1 λ, Age *+, + ε *+, gdzie: KQ MNO HE_FPCM *+, = IJK LMNO ; Wages IJK *+, = IJK MNO ; FEM PMNO IJK *+, = M KQ MNO RKS MNO GHE Q*+,, GHE S*+, - przeciętne wynagrodzenie brutto za godzinę odpowiednio kobiet i mężczyzn w i-tym kraju, j-tej grupie zawodowej i k-tej grupie wiekowej; GHE * - przeciętne wynagrodzenie brutto za godzinę w i-tym kraju; EF *+,, EM *+, - liczba odpowiednio kobiet i mężczyzn zatrudnionych w i-tym kraju j-tej grupie zawodowej i k-tej grupie wiekowej; Occupation *+,, Age *+, - zmienne binarne określające grupę zawodową i wiekową pracowników. 13

Zmienne binarne: Occupation *+, Wariant zmiennej ISCO1 Grupa zawodów Liczebność 2006 2014 Przedstawiciele władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kierownicy 111 117 ISCO2 Specjaliści 108 130 ISCO3 Technicy i inni pracownicy średniego szczebla 129 124 ISCO4 Pracownicy biurowi 127 132 ISCO5 Pracownicy usług osobistych i sprzedawcy 127 128 ISCO6 Rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy 56 43 ISCO7 Robotnicy przemysłowi i rzemieślnicy 121 112 ISCO8 Operatorzy i monterzy maszyn i urządzeń 113 115 ISCO9 Pracownicy przy pracach prostych 121 128 Zmienna referencyjna: ISCO9 1013 1029 14

Zmienne binarne: Age *+, Wariant zmiennej Grupa wiekowa Liczebność 2006 2014 Y0_29 poniżej 30 lat 175 199 Y30_39 wiek <30;40) 222 218 Y40_49 wiek <40;50) 231 219 Y50_59 wiek <50;60) 217 215 Y60+ 60 lat i więcej 168 178 Zmienna referencyjna: Y0_29 1013 1029 15

Oceny estymatorów parametrów: model pełny zmienne Model 2006 Model 2014 Test o równości parametrów const -0,2022 *** -0,2083 *** 0,2923-0,3117 lnwages -0,0877 *** -0,1044 *** 0,6986-0,7771 lnfem -0,0334 *** -0,0628 *** 2,8741 *** -2,8243 *** lnactiv -0,4784 *** -0,3908 *** -0,8782 0,8841 Y30_39-0,0702 *** -0,0369 *** -3,1304 *** 3,5791 *** Y40_49-0,0830 *** -0,0628 *** -1,8276 ** 1,9779 ** Y50_59-0,0708 *** -0,0575 *** -1,1679 1,2342 Y60+ -0,0373 *** -0,0467 *** 0,7490-0,8894 Age ISCO1 0,0327 0,0221 0,4047-0,4533 ISCO2 0,0914 *** 0,0613 *** 1,3039 * -1,4825 * ISCO3 0,0439 ** 0,0219 1,2279-1,4086 * ISCO4 0,0914 *** 0,1086 *** -1,0932 1,3106 * ISCO5 0,0389 ** 0,0759 *** -2,4311 *** 3,3537 *** ISCO6 0,0989 *** -0,0060 4,3528 *** -3,9861 *** ISCO7-0,1438 *** -0,1587 *** 0,7825-0,7606 ISCO8-0,0554 *** -0,0694 *** 0,8600-0,9295 R 2 0,3050 0,3188 16 Occupation

Podsumowanie 5 Na podstawie modeli oszacowanych na pełnych próbach 2006 i 2014 stwierdzamy, że czym wyższe wskaźniki: przeciętnego wynagrodzenia brutto za godzinę w i-tym kraju, j-tej grupie zawodowej i k-tej grupie wiekowej w stosunku do średniej krajowej, feminizacji, opisujący udział kobiet w grupie pracowników z i- tego kraju, j-tej grupy zawodowej i k-tej grupy wiekowej wśród wszystkich pracowników (obojga płaci) tak zdefiniowanej grupy; aktywności zawodowej kobiet tym luka płacowa GPG większa, bowiem wartości parametrów są ujemne i istotne. Co więcej, wpływ współczynnika feminizacji jest silniejszy w 2014 roku w porównaniu z rokiem 2006. 17

Podsumowanie 4 Wszystkie grupy wiekowe charakteryzują się mniejszym wpływem na zmiany GPG niż zmienna referencyjna. Innymi słowy najsilniej na wysokość luki płacowej oddziałują pracownicy do 30 roku życia. Przy czym w 2014 r. odnotowano istotne zmniejszenie siły oddziaływania na GPG w odniesieniu do grup 30-49 lat. W przypadku podziału na zawody odnotowano istotnie większe oddziaływanie na GPG niż zmienna referencyjna w przypadku grup ISCO 2-6, a mniejsze ISCO 7-8 dla 2006 roku, które przestało być znaczące w 2014 r. dla ISCO 3 i ISCO 6. Pewne zdziwienie wzbudza fakt, że grupa ISCO 1, która wydaje się być najlepiej uposażona, nie ma istotnie różnego oddziaływania niż najniżej zarabiający z grupy ISCO 9, co może wynikać z faktu, że w obu grupach obserwuje się znaczne zróżnicowanie wynagrodzeń. Warto też dodać, że istotne zmiany w czasie odnotowano dla grup ISCO 5-6, w pierwszym przypadku nastąpił wzrost siły oddziaływania w relacji do ISCO 9, a w drugim spadek. 18

Oceny estymatorów parametrów dla referencyjnej grupy wiekowej Y_29 zmienne Model 2006 Model 2014 Test o równości parametrów const -0,2279 *** -0,1952*** -0,8081 0,9234 lnwages -0,1286 ** -0,1843*** 1,0950-1,3521 * lnfem 0,0022-0,0086 0,4218-0,5108 lnactiv -0,7444 *** -0,6387* -0,7853 0,3011 ISCO1 0,1037 *** 0,0261 1,9669 ** -2,0922 ** ISCO2 0,1662 *** 0,0867** 2,0364 ** -2,2327 ** ISCO3 0,0915 *** 0,0565* 1,0919-1,1489 ISCO4 0,1195 *** 0,0873*** 0,9989-1,4126 * ISCO5 0,0647 ** 0,0581** 0,2079-0,2750 ISCO6 0,0555-0,0064 1,8164 ** -2,1471 ** ISCO7-0,0848 * -0,0585-0,5840 0,6248 ISCO8 0,0086-0,0361 1,3170 * -1,5440 * R 2 0,4842 0,3857 Occupation 19

Oceny estymatorów parametrów dla referencyjnej grupy zawodowej ISCO9 zmienne Model 2006 Model 2014 Test o równości parametrów const -0,3014 *** -0,2735 *** -0,6679 0,5467 lnwages -0,1154 * -0,0976 * -0,2814 0,3102 lnfem -0,0721 *** -0,1152 *** 1,9147 ** -1,3599 * lnactiv 0,0099 1,2233 *** -4,2191 *** 3,3229 *** Y30_39-0,0305-0,0099-0,6403 0,8742 Y40_49-0,0143 0,0003-0,4832 0,4915 Y50_59 0,0398 0,0245 0,4441-0,4787 Age Y60+ 0,1337 *** 0,0517 * 3,3052 *** -2,9285 *** R 2 0,5312 0,2696 20

Podsumowanie 5 Prowadząc analizy dla bardziej jednorodnych grup pracowniczych, dla zmniejszonych prób mamy następujące wnioski. Dla grupy referencyjnej obejmującej najmłodszych pracowników przestaje być istotny wskaźnik feminizacji, a wskaźnik zatrudnienia kobiet wprawdzie istotnie wpływa na zwiększenie GPG w 2006 roku, ale przestaje być istotny 8 lat później. Oddziaływanie grup ISCO 2-5 jest istotne większe niż grupy ISCO 9 w 2006r., a w 2014 roku dotyczy to tylko grup ISCO 2, 4 i 5. Natomiast istotne różnice w wartościach parametrów dla obu porównywanych lat zaobserwowano dla ISCO 1, 2 i 6. Z kolei ograniczenie analiz do grupy najmniej wykwalifikowanych pracowników powoduje, że zmienne binarne praktycznie przestają oddziaływać na zmienną objaśnianą, chociaż wartość współczynnika determinacji dla modelu oszacowanego na podstawie danych z 2006 roku ma najwyższą wartość ze wszystkich omawianych (0,5312, ale dla 2014r. jest to 0,2696). 21

Oceny estymatorów parametrów dla różnych grup wiekowych dla 2014 roku zmienne Y30_39 Y40_49 Y50_59 Y60+ const -0,3137*** -0,1550*** -0,1554*** -0,1441*** lnwages -0,1868*** 0,1484*** 0,0987* 0,0391 lnfem -0,0804*** -0,0533** -0,0592** -0,0515*** lnactiv -0,2395-0,3861** 0,0328 0,3565*** ISCO1 0,1423*** -0,2596*** -0,2189*** -0,1995*** ISCO2 0,1592*** -0,1514*** -0,1093** -0,1069*** ISCO3 0,1097*** -0,1249*** -0,1261*** -0,1178*** ISCO4 0,1665*** 0,0309 0,0308 0,0305 ISCO5 0,0850*** 0,0290 0,0401 0,0626** ISCO6 0,0350 0,0196-0,1028-0,0284 ISCO7-0,1243*** -0,2154*** -0,2256*** -0,2398*** ISCO8-0,0499-0,1129*** -0,1146*** -0,1140*** R 2 0,2737 0,2704 0,3255 0,4701 Occupation 22

Podsumowanie 8 W kolejnych porównaniach zapytaliśmy czy wyróżnione w modelach zmienne oddziałują z jednakową siłą na GPG w różnych grupach wiekowych, przy czym badania ograniczyliśmy do 2014 roku. I tak: wskaźnik płac jest istotny i ujemny w grupie Y29 i Y30_39, a dodatni w Y40_49, zatem wśród młodszych pracowników wyższe niż przeciętne płace prowadzą do wzrostu luki płacowej, a w grupie Y40_49 do spadku GPG; wskaźnik feminizacji ma wpływ na zwiększanie GPG (jest istotnie ujemny) we wszystkich grupach wiekowych z wyjątkiem najmłodszej; wskaźnik aktywności zawodowej jest istotnie ujemny jedynie dla grupy Y40_49, a istotnie dodatni dla najstarszych pracowników, co można tłumaczyć tym, że po osiągnięciu wieku emerytalnego kobiety kontynuują pracę jedynie wtedy, kiedy mają godziwe zarobki; w starszych grupach wiekowych tj. pracownicy od 40 lat widoczne jest istotnie mniejsze oddziaływanie pierwszych trzech grup zawodowych oraz ISCO 7 i 8 niż klasa ISCO 9, a w grupach do lat 40 to oddziaływanie jest większe lub nieistotnie różne (wyjątek stanowi ISCO 7 w grupie Y30_39). 23

Pełna próba Próba Y_29 Próba ISCO9 Oceny estymatorów parametrów: modele bez zmiennych binarnych zmienne Model 2006 Model 2014 Test o równości parametrów const -0,1647 *** -0,1467 *** -2,5052 *** 2,5790 *** lnwages -0,0497 *** -0,0811 *** 2,7681 *** -3,1956 *** lnfem 0,0388 *** 0,0325 *** 1,0465-1,1007 lnactiv -0,4483 *** -0,4975 *** 0,4445-0,3837 R 2 0,0658 0,0969 const -0,0854 *** -0,0939 *** 0,5828-0,6432 lnwages -0,0429-0,1437 *** 3,4014 *** -3,6752 *** lnfem 0,0733 *** 0,0533 *** 1,4671 * -2,3731 *** lnactiv -0,9139 *** -1,1003 *** 0,7715-0,5256 R 2 0,1897 0,2645 const -0,3220 *** -0,2403 *** -1,8396 ** 2,7552 *** lnwages -0,1729 ** -0,1185 ** -0,7718 0,9708 lnfem -0,1013 *** -0,0700 *** -0,8676 1,6790 ** lnactiv 0,0731 1,0819 *** -3,3494 *** 2,8394 *** R 2 0,1191 0,1950 24

Podsumowanie 7 Ostatnie 3 modele zostały oszacowane na bardzo zróżnicowanych próbach, a celem ich budowy było znalezienie wspólnych czynników, którymi są: wskaźnik feminizacji, który jest istotny we wszystkich modelach i którego parametr nie zmienia się w czasie, ale w przypadku pełnej próby i modelu oszacowanego dla najmłodszych pracowników wzrost feminizacji wpływa na zmniejszanie się luki płacowej, a w modelu dla ISCO 9 wartość parametru przy tej zmiennej jest ujemna; wskaźnik aktywności zawodowej zachowuje się przeciwnie do wskaźnika feminizacji tj. przyczynia się do wzrostu GPG dla pełnej próby i obejmującej najmłodszych pracowników, a dla grupy ISCO9 sprawia obniżanie luki płacowej i jego rola istotnie wzrosła w 2014 roku (w odniesieniu to tego ostatniego modelu); wskaźnik płac we wszystkich modelach oddziałuje ujemnie na wskaźnik konwergencji płac kobiet i mężczyzn, co oznacza, że przyczynia się do wzrostu GPG i w przypadku modelu pełnego i dla Y29 siła tego oddziaływania wzrosła w 2014 roku. 25

Wnioski 1 Po kryzysie 2007-2009 w UE zwiększył się odsetek pracujących kobiet, a z uwagi na to, że zmniejszył się odsetek pracujących mężczyzn nastąpił wzrost feminizacji w gospodarkach EU (odnotowano to w 24 krajach). Jednocześnie implikowana płcią luka płacowa nie uległa istotnemu zmniejszeniu. Zatem można przypuszczać, że zwiększona aktywność kobiet w okresie po kryzysie jest w jakimś sensie spowodowana chęcią obniżenia kosztów pracy przez pracodawców. Zatrudnia się kobiety, bo godzą się na niższe wynagrodzenia. Ujemny parametr stojący przy współczynniku feminizacji oznacza, że czym większa feminizacja tym większe różnice w płacach (tj. wsp. konwergencji mniejszy) i to zjawisko się pogłębiło w 2014 roku, co może być skutkiem wzrostu feminizacji w gospodarkach UE. Podobnie jest przy współczynniku aktywizacji zawodowej. Im bardziej czas przepracowany przez kobiety przybliża się do czasu przepracowanego przez mężczyzn (lub go przewyższa) tym dysproporcje w płacach brutto za godzinę są większe. 26

Wnioski 2 Stosunek wynagrodzenia w danej grupie pracowników do średniego wynagrodzenia w danym kraju, charakteryzuje się zazwyczaj parametrami ujemnymi, czyli spodziewamy się, że im wyższe jest wynagrodzenie w grupie pracowników tym dysproporcje w zarobkach kobiet i mężczyzn są większe. W odniesieniu do modelu pełnego stwierdzono co następuje. Istotne zmiany w wartościach parametrów dla grup wiekowych interpretujemy jako spadek zróżnicowanego oddziaływania na zmienną objaśnianą w tych grupach wiekowych względem najmłodszych pracowników (tj. względem zmiennej referencyjnej), czyli wciąż ta różnica w oddziaływaniu na GPG istnieje, ale jakby się niwelowała w 2014r. Natomiast ta różnica w sile oddziaływania istotnie się zwiększyła w przypadku pracowników z ISCO 5, podobnie jak nastąpiła istotna zmiana w ISCO 6, polegająca na wyrównaniu siły oddziaływania z ISCO 9. 27

Wnioski 3 W przypadku modeli szacowanych dla poszczególnych grup wiekowych lub pojedynczych grup zawodowych widoczne są zmiany w sile i kierunku oddziaływania poszczególnych zmiennych zarówno ilościowych, jak i reprezentujących cechy jakościowe. W grupach starszych pracowników dysproporcje w wynagrodzeniach są większe. Najniższa (najwyższa co do modułu) wartość parametru przy zmiennej wiekowej jest przy Y40_49. Czyli dysproporcje powiększają się do grupy Y40_49 a potem spadają. Może to wynikać z faktycznego wieku dezaktywizacji zawodowej kobiet, które zaczynają przechodzić na emeryturę po 50. roku życia i po 60-tce pracują tylko te, które chcą i którym się to opłaca. Dla modeli szacowanych na różnych próbach wpływ zmiennych ilościowych (jak poziom wynagrodzeń, stopień feminizacji, czy aktywność zawodowa) przeważnie potwierdzał się w kolejnych modelach. Ale zdarzały się sytuacje, że relacja zmieniała się w zależności od modelu. 28

Dziękuję za uwagę 29