Bonus - hvor mye og til hvem?

Med utgangspunkt i Statistisk sentralbyrås lønnsstatistikk har vi i denne rapporten sett på hvordan bonus som avlønningsform har utviklet seg de siste årene. Det er et ganske klart trekk at stadig flere mottar bonus, og at bonusene har økt i størrelse. Andelen heltidsansatte i privat sektor med bonus har steget fra 18 prosent i 1997 til omtrent 28 prosent i 2005. Samtidig har gjennomsnittlige bonuser for bonusmottakerne økt fra vel 1 900 kroner per måned i 1997 til over 3 200 kroner per måned i 2005, eller om lag 68 prosent. Til sammenligning var den generelle lønnsveksten for heltidsansatte i perioden på om lag 45 prosent. Nivå på bonusutbetalingene er i stor grad knyttet til næring og yrke. Blant de som fikk utbetalt bonus i 2005 var det ansatte i finansnæringen som i gjennomsnitt hadde de største utbetalingene med vel 5 500 kroner per måned. Til sammenligning hadde industriansatte under 1 600 kroner per måned. Ser vi på ulike yrkesgrupper var det blant ledere vi finner de høyeste gjennomsnittlige bonusene, med om lag 6 800 kroner per måned. Minst bonus finner vi i salgs- og kundeserviceyrker med ca 1 200 kroner per måned. Det er en tendens til at bonusutbetalingene er skjevere fordelt enn andre lønnsarter som inngår i lønnsstatistikken. Det er en forholdsvis liten ”bonus-elite” som mottar en relativt stor andel av de totale utbetalingene. Et illustrerende eksempel kan være at i 2005 mottok 10 prosent av de heltidsansatte i privat sektor mer enn halvparten av all utbetalt bonus dette året. Blant ledere i det private næringslivet har bonus blitt en hyppigere forekommende avlønningsform de siste årene. I 2005 mottok mer enn en tredjedel av alle ledere bonus fra sin arbeidsgiver, og ledernes andel av de totale bonusutbetalingene har økt fra 22 prosent i 1997 til 29 prosent i 2005. Bonus som andel av samlet månedslønn for ledere har økt svakt fra 1997 til 2005, samtidig som månedslønna har økt med 52 prosent i samme periode. Også blant lederne er bonusene skjevt fordelt, og nær halvparten av bonusene gikk i 2005 til de 10 prosent ledere med høyest lønn. Det er i virksomheter innen oljesektoren, finans og eiendom vi finner de største lederbonusene. Ser vi på utdanning og alder viser det seg at bonusutbetalingene har en viss sammenheng med utdanningslengden, og det er de med høyest utdanning som i gjennomsnitt får mest bonus. Når det gjelder alder, ser det ut til at bonus i gjennomsnitt er økende med alderen for aldersgrupper opp til om lag 40-45 år, for så å falle noe fram mot pensjonsalderen. Ved å betrakte bonusutbetalingene ut fra et kjønnsperspektiv, er det i utpregede mannsdominerte nærings- og yrkesgrupper at bonus forekommer oftest, og i 2005 gikk om lag tre fjerdedeler av ”bonuskaka” til menn. En typisk bonusmottaker ut fra materialet i lønnsstatistikken vil være en mannlig leder i finansnæringen, oljesektoren eller eiendomsbransjen, i 40-årene og med høy utdannelse. Bonus som lønnsart skiller seg klart fra den avtalte månedslønna. Mens nivået på den avtalte månedslønna i stor grad er knyttet direkte til en persons yrke, utdanning og alder i tillegg til foretakets næring, kan vi ikke uten videre si det samme om bonus. Selv om vi ser at bonusutbetalingene varierer på tvers av disse kjennemerkene, er det andre forhold som forklarer nivået på bonus, og om en person får bonus eller ikke. En enkel lineær regresjonsmodell med variablene fra lønnsstatistikken forklarer kun 20 prosent av variasjonen i bonus, mens den samme modelleringen forklarer 55 prosent av variasjonen i avtalt månedslønn. Dette betyr at det er andre utenforliggende faktorer som betyr mer for bonusutbetalingene. Bonus er en prestasjonsavhengig lønnsart som utbetales i forhold til oppnådde resultater på foretaks- eller individnivå. For å få en bedre forståelse av hvilke forhold som ligger bak utbetaling av bonus, må også ulike regnskaps- og lønnsomhetsmål til det enkelte foretak inkluderes i en analyse. Dette ligger imidlertid utenfor denne rapportens rammer

Jobbene med lavest lønn. Hvem har jobbene og hvor lenge er folk i slike jobber

Rapporten legger vekt på å forklare egenskaper ved de 20 prosent lavest lønnede arbeidsforholdene (jobbene), og når det er relevant belyser vi lønnstakerne som besitter slike jobber

Lønnsgapet i Norge. Lønnsforskjellen mellom menn og kvinner – hvor stor er den?

Historien fra 1997 viser at kvinner nærmer seg menns lønnsnivå, ved at lønnsgapet krymper. En av årsakene til at kvinner tar innpå i menn har sammenheng med at lønnsulikheten blant kvinner øker, altså det blir større forskjeller i lønn blant kvinner. Utviklingen i lønnsulikhet blant menn har stoppet opp og gått litt tilbake de siste årene. Likevel reduseres lønnsgapet sakte. For hele populasjonen, uten lærlinger, i 2021 har vi et lønnsgap på 12,8 prosent med bruk av gjennomsnittlig månedslønnen fra lønnsstatistikken. Lønnsgapet kan dekomponeres for å skille ut hva som kan forklares av at menn og kvinner jobber forskjellige steder i arbeidsmarkedet. Det er dette som ofte kalles det kjønnssegregerte arbeidsmarkedet. Ved bruk av regresjonsmodeller i en Oaxaca-Blinder-dekomponering får vi et beregnet lønnsgap på 10,7 prosent, som påvirkes av kjennemerkene vi benytter, og vi sto igjen med et uforklart justert lønnsgap på 5,4 prosentpoeng. Når vi holder de høyest lønte, både menn og kvinner, utenfor ble lønnsgapet ytterligere redusert. Den uforklarte differansen var da 3,4 prosentpoeng, og det samlede lønnsgapet var 4,4 prosent. Bidraget fra kjennemerkene i modellen samsvarer godt med hovedtrekkene vi beskriver med deskriptiv statistikk. Modellens styrke er at vi lettere kan belyse kompleksiteten som oppstår når vi bruker mange kjennemerker samtidig. I denne rapporten bruker vi kjennemerker fra lønnsstatistikken til Statistisk sentralbyrå (SSB) for å belyse forskjeller mellom menn og kvinner i arbeidsmarkedet med vekt på lønn. Vi følger opp med å se på en analyse utført av det europeiske statistikkbyrået, Eurostat, som benytter en OaxacaBlinder-dekomponering for å finne et justert lønnsgap. Det justerte lønnsgapet mener Eurostat kan nyttes som et bedre alternativ til det ujusterte lønnsgapet. Det ujusterte lønnsgapet benyttes ofte i sammenlikningen mellom land, men også i det offentlige ordskiftet om temaet og kalles «Gender Pay Gap» internasjonalt. Vi går videre med modellen til Eurostat og forsøker å utnytte mer av rikdommen i data som ligger til grunn for SSBs arbeidsmarkeds- og lønnsstatistikk. Ved blant annet å benytte flere kjennemerker og mer detaljering enn det Eurostat har mulighet til. I tillegg undersøker vi om lønnsgapet også kan belyses bedre ved å inkludere og alternativt ekskludere jobbene med høyest lønn. Hensikten er å synliggjøre konsekvensene av at det er mange flere menn i de høyest lønte jobbene. Gjennomgående finner vi at næring, sektor, utdanning, stillingsprosent og yrke er kjennemerker som bidrar sterkt til å forklare gapet, men resultatene trekker i forskjellig retning. Kvinner har i løpet av de siste tiårene fått et høyere utdanningsnivå samlet sett og i arbeidsmarkedet er tendens klar. Kvinner er oftere høyt utdannede og de høyt utdannede deltar mer i arbeidslivet enn kvinner med lavere utdanning. Det bidrar til at gjennomsnittsalderen til de høyt utdannede kvinnene er lavere enn for menn. Uavhengig av om vi har med de 10 prosent høyest avlønte eller ikke, bidrar utdanningsnivå til å øke lønnsgapet. Det forklarte bidraget til yrke påvirker også negativt. Størst bidrag til å forklare og redusere det samlede lønnsgapet kommer fra den ulike fordelingen og deltagelsen menn og kvinner har i arbeidsmarkedet. Men det er sannsynlig at vi bør kunne komme lenger i utnyttelsen av kjennemerkene ved å detaljere ytterligere og ta hensyn til samvariasjon mellom de ulike kjennemerkene, noe vi i liten grad har gjort her. Likevel er det flere godt dokumenterte sammenhenger knyttet til deltagelse i arbeidsmarkedet som kan slå ut på lønn, eksempelvis omsorg av barn eller andre familiemedlemmer, som vi ikke har undersøkt i denne rapporten. Samlet sett oppfatter vi at modeller slik som Oaxaca-Blinder-dekomponering kan være, som Eurostat argumenterer for, nyttige redskap.NITO - Norges ingeniør- og teknologorganisasjon har delfinansiert rapporten

Månedslønn og ulikhet gjennom 25 år. Avstanden har blitt større de siste årene

Fra 1997 til omtrent 2014 var det en utvikling med økende ulikhet i lønnsfordelingen i Norge hvor de laveste lønningene ble hengende etter de høyt lønte jobbene. I årene etter 2015 mistet denne utviklingen litt fart og sto tilnærmet stille. I 2021 og 2022 så vi igjen en økning i ulikheten i lønnsfordelingen i Norge. Denne utviklingen er i stor grad drevet av at jobber øverst i lønnsfordelingen har økt sin andel av den totale lønnen mest, altså hatt større lønnsvekst enn andre grupper lenger nede i lønnsfordelingen. Samtidig har ikke gruppen med de laveste lønningene blitt hengende mer etter de høyest lønte. Vi finner denne utviklingen uavhengig om vi måler ulikhet i lønninger ved bruk av forskjellen i lønn mellom de høyeste og laveste lønte eller Gini-koeffisienten. Alle jobbene i lønnsstatistikken omfatter et vidt spekter av jobber som blant annet lærlinger som er under utdanning, skoleelever og studenter som jobber ved siden av utdanning og pensjonister med deltidsjobber. Nevnte grupper finner vi ofte i den nedre delen av lønnsfordelingen. I rapporten har vi derfor valgt å vie heltidsjobber uten lærlinger ekstra oppmerksomhet. Lønnsfordelingen for bare heltidsansatte uten lærlinger flyttes mot høyere lønninger. Heltidsansatte har høyere månedslønn enn deltidsansatte og lærlinger, både gjennomsnittlig og median. Ulikheten i en lønnsfordeling kan påvirkes av mange forskjellige forhold, men vi vektlegger å beskrive hvordan forskjellige kjennemerker fra lønnsstatistikken er spredd utover fra lavere til høyere lønninger. Det er store variasjoner i lønnsfordelingen og lønnsulikheten mellom for eksempel næringer, sektorer og regioner. Vi finner blant annet en klar sammenheng mellom lønnsnivå og lønnsspredning. Næringer med høyt lønnsnivå sammenliknet med øvrige næringer tenderer mot større forskjeller i lønn. Overnattings- og serveringsvirksomhet, en næring med lavere lønnsnivå, har betydelig mindre ulikhet i lønnsfordelingen enn mer høytlønte næringer som finansierings- og forsikringsvirksomhet. Vi ser likevel at månedslønnen i de aller fleste næringer i det norske arbeidsmarkedet befinner seg rundt gjennomsnittslønnen. Ulikheten i de enkelte næringene eller sektorer er litt mer spredd, men hovedtyngden av næringer er ikke langt fra det vi finner for alle jobber. Rapporten tar også for seg sentralitet, for å se på forskjeller i lønnsfordeling i områder med høy grad av sentralitet som Oslo og mindre og mer spredtbygde deler av landet. Lønnsspredningen er generelt mindre i mindre sentrale strøk, men arbeidsmarkedet er også forskjellig som i sin tur påvirker den observerte lønnsspredningen. Nesten 1 av 4 heltidsjobber i privat sektor er å finne blant de 10 prosent høyeste eller 10 prosent laveste lønningene i 2022. Samtidig står privat sektor for over 95 prosent av jobbene i den ene prosenten av jobber med høyest lønninger. Kommunal forvaltning har tyngdepunktet mot midten av fordelingen mens statsforvaltningen har en større del av jobbene fra midten av fordelingen og oppover. Dette henger tett sammen med hvilke typer oppgaver som løses og type arbeidskraft statsforvaltningen trenger. I statistikk rapportert inn til OECD, finner vi at Norge er blant landene med minst forskjeller i lønn uavhengig av hvilke mål på ulikhet som brukes. Også våre naboland i Norden er blant landene med mindre forskjeller i lønn enn de fleste andre land, enten vi ser på bare Europa eller løfter blikket mot land i andre verdensdeler. De andre nordiske landene er også blant landene med minst forskjeller i lønn

Jobber med lav lønn. En kartlegging av jobbene og lønnstakerne med lav lønn

Vi finner at lønnstakere som skifter næring og/eller yrke hyppigere går ut av jobber med lav lønn. Lønnstakere som forblir i næringer med lavt lønnsnivå er mer utsatte for å forbli i jobber med lavere lønn. Hvis lønnstakerne er i deltidsjobber av vekslende størrelse er det vanligere at de forblir i lavt lønnede jobber. Resultatene er for en periode på seks år, fra 2017 til 2022. I denne rapporten følger vi opp og går videre fra resultatene i Grini og Johnsen (2021), som belyste egenskaper ved lønnsnivå og lønnsutviklingen i jobbene med de laveste lønningene. I den rapporten var søkelyset på alle jobber med lønn blant de 20 prosent lavest lønnede. Eksempelvis var lærlinger inkludert i datagrunnlaget. I denne rapporten går vi lenger ved å skille ut lønnstakere som har andre aktiviteter som utdanning, herunder også lærlinger, eller er tilknyttet velferdsordninger. Hensikten er å rette oppmerksomheten mot lønnstakere som først og fremst har arbeid som hovedaktivitet. Kartleggingen gjennom deskriptiv statistikk viser at flere egenskaper er mer typiske i den nederste delen av lønnsfordelingen sammenliknet med resten av jobbene i arbeidsmarkedet. Typisk er at lave lønninger oftere opptrer blant lønnstakere som har jobb i utvalgte næringer og yrker. Næringene med høy andel lønninger under grensene vi bruker er overnatting og servering, varehandel, forretningsmessig tjenesteyting og helse- og sosialtjenester. Jobbene er typisk i yrkesgruppen salgsog serviceyrker, samt blant hjelpearbeidere og innenfor rengjøring. Jobber med lav lønn er oftere deltidsjobber, har få, om noen, utdanningskrav og er oftere enn andre jobber midlertidige, fremfor faste. I denne rapporten bringer vi også inn kjennemerker som ikke tidligere er brukt i lønnsstatistikken, herunder tips og fagforeningsmedlemskap. Tips er i hovedsak konsentrert i overnatting og servering, som også har stor andel jobber med lønn under grensene vi bruker i rapporten, altså er tips som kompensasjon konsentrert blant de lavest lønte jobbene. For fagforeningsmedlemskap, som avledes fra at det i skattemeldingen er søkt om fradrag for betalt fagforeningskontingent, ser vi at det er lavere forekomst av medlemskap i fagforening i den nederste delen av lønnsfordelingen. OECD publiserer lønnsstatistikk for heltidsansatte der de blant annet benytter et mål som kalles «Low Pay Incidence», som vi på norsk kan kalle forekomst av lav lønn (OECD 2023). OECD beskriver denne grensen som to tredeler av median lønn for heltidsansatte. Siden SSB har en lønnsstatistikk omregnet til heltidsekvivalenter kan vi inkludere deltidsansatte i grunnlaget og beregne median månedslønn per november for alle årene som dekkes av rapporten. Vi tar følgelig i bruk et nytt mål for hva som kan anses som lav lønn som dekker både heltid og deltid. Bruk av statistiske modeller bekrefter at næring er utslagsgivende for endring av lønnsplassering. I siste delen av rapporten sammenstiller vi en rekke kjennemerker i en statistisk modell som søker å beskrive virkningen kjennemerkene har på hvor langt opp i lønnshierarkiet man beveger seg på årene fra 2017 til 2022. Helt til slutt søker vi å belyse hvilke kjennemerker som samvarierer mest med å forbli i jobber med lav lønn. Ikke uventet er jobb i næringer med lav lønn kontra jobber i næringer med høyere lønn viktig for å forstå sannsynligheten for fortsatt lavt lønnsnivå og det å forbli i gruppen av jobber med lavest lønn.Arbeids- og inkluderingsdepartementet har delfinansiert rapporten

A Two-Stage Bennet Decomposition of the Change in the Weighted Arithmetic Mean

The weighted arithmetic mean is used in a wide variety of applications. An infinite number of possible decompositions of the change in the weighted mean are available, and it is therefore an open question which of the possible decompositions should be applied. In this article, we derive a decomposition of the change in the weighted mean based on a two-stage Bennet decomposition. Our proposed decomposition is easy to employ and interpret, and we show that it satisfies the difference counterpart to the index number time reversal test. We illustrate the framework by decomposing aggregate earnings growth from 2020Q4 to 2021Q4 in Norway and compare it with some of the main decompositions proposed in the literature. We find that the wedge between the identified compositional effects from the proposed two-stage Bennet decomposition and the one-stage Bennet decomposition is substantial, and for some industries, the compositional effects have opposite signs.A Two-Stage Bennet Decomposition of the Change in the Weighted Arithmetic MeanpublishedVersio

Jobbene med lavest lønn. Hvem har jobbene og hvor lenge er folk i slike jobber

Rapporten legger vekt på å forklare egenskaper ved de 20 prosent lavest lønnede arbeidsforholdene (jobbene), og når det er relevant belyser vi lønnstakerne som besitter slike jobber

An exact additive decomposition of the weighted arithmetic mean*

The weighted arithmetic mean is used in a wide variety of applications. An infinite number of possible decompositions of the weighted mean are available, and it is therefore an open question which of the possible decompositions should be applied. In this paper, we derive a decomposition of the weighted mean that is rooted in functional analysis. Our proposed decomposition is easy to employ and interpret, and we show that it satisfies the difference counterpart to the index number time reversal test. We illustrate the framework by decomposing aggregate earnings growth from 2020Q1 to 2021Q1 in Norway and compare it with some of the main decompositions proposed in the literature. We find that the wedge between the identified compositional effects from the proposed decomposition and the Bennet decomposition is substantial, and for some industries, the compositional effects are of opposite signs

Personer i utenforskap 2015–2020 : Hvor lenge er de utenfor og hvordan påvirker det inntekten?

Formålet med denne rapporten er å undersøke ulik lengde av utenforskap og hva som kjennetegner personer som er i kort sammenlignet med langt utenforskap når det kommer til variabler som type tilknytning til arbeidslivet, alder, kjønn, innvandringskategori, utdanningsnivå og inntekt. Noen som blir klassifisert som utenfor ved bruk av årlig informasjon om tilknytning til arbeid, utdanning og velferdsordninger med måletidspunkt i november kan ha vært i aktivitet andre deler av året. Dette undersøkes nærmere ved å koble på månedlig informasjon om arbeid fra a-ordningen i tillegg til årlig inntekts- og formuesstatistikk for husholdninger