321 SUKUPUOLTEN PALKKAERO YKSITYISISSÄ PALVELUAMMATEISSA

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "321 SUKUPUOLTEN PALKKAERO YKSITYISISSÄ PALVELUAMMATEISSA"

Transkriptio

1 VATT-KESKUSTELUALOITTEITA VATT-DISCUSSION PAPERS 321 SUKUPUOLTEN PALKKAERO YKSITYISISSÄ PALVELUAMMATEISSA Antti Luukkonen Valtion taloudellinen tutkimuskeskus Government Institute for Economic Research Helsinki 2003

2 ISBN ISSN Valtion taloudellinen tutkimuskeskus Government Institute for Economic Research Arkadiankatu 7, Helsinki, Finland Oy Nord Print Ab Helsinki, oulukuu 2003

3 Saatteeksi Sosiaali- a terveysministeriö on rahoittanut tutkimusta, mistä esitän lämpimät kiitokseni. Kiitän Tomi Kyyrää, Ossi Korkeamäkeä, Heikki Räisästä a Anita Haataaa monista hyödyllisistä kommenteista a arvokkaasta palautteesta. Ensin mainitulle esitän erityiskiitokseni avusta tutkimuksen tilastollisen analyysin toteuttamisessa: Tomi Kyyrän Gauss-kielellä kiroittama laskentaohelma oli suureksi hyödyksi työssäni. Kiitän Palvelutyönantaat Ry:n väkeä aineiston käyttöluvasta, avusta sen tietosisällön selvittämisessä a tarkentavista huomioista työn viimeistelyvaiheessa. Kaikista tutkimuksessa mahdollisesti esiintyvistä puutteista vastaan luonnollisesti itse. Helsingissä Antti Luukkonen

4

5 LUUKKONEN ANTTI: SUKUPUOLTEN PALKKAERO YKSITYISISSÄ PALVELUAMMATEISSA. Helsinki, VATT, Valtion taloudellinen tutkimuskeskus, Government Institute for Economic Research, 2003, (C, ISSN , No 321). ISBN Tiivistelmä: Tutkimuksessa tarkastellaan miesten a naisten välistä palkkaeroa yksityisellä palvelualalla, a se perustuu Palvelutyönantaat Ry:n vuoden 2001 aineistoon. Tilastollisessa analyysissä käytetään ns. satunnaisten vaikutusten mallia, oka ottaa huomioon aineiston ryhmittäisen rakenteen. Sen avulla saadaan tietoa mies- a naisvaltaisten yritysten a ammattien välisen palkkaeron syistä. Puolet 20,28 log-prosentin palkkaerosta voidaan selittää sillä, että naiset työskentelevät yritysten sisällä matalapalkkaisemmissa ammateissa kuin miehet. Naiset ovat myös sioittuneet miehiä useammin matalapalkkaisiin yrityksiin, mikä tuottaa kolmanneksen kokonaispalkkaerosta. Toisaalta yrityksen tai yrityksen sisäisen ammatin palkkatasoa ei kovin hyvin kyetä selittämään käytetyillä muuttuilla: tärkein yksikön palkkatasoa selittävä tekiä on sen sukupuoliakauma. Palkkaeroa ei uurikaan voida perustella eroilla henkilötason ominaisuuksissa, mutta iän tuoma yleinen työkokemus kasvattaa miesten ansioita naisia nopeammin. Asiasanat: Sukupuolten palkkaero, palkkasyrintä, segregaatio, työn vaativuusluokitus, satunnaisvaikutusten malli LUUKKONEN ANTTI: SUKUPUOLTEN PALKKAERO YKSITYISISSÄ PALVELUAMMATEISSA. Helsinki, VATT, Valtion taloudellinen tutkimuskeskus, Government Institute for Economic Research, 2003, (C, ISSN , No 321). ISBN Abstract: This study investigates gender wage gap in the private service sector of Finland. The data come from register of the Employers Confederation of Service Industries in Finland (Palvelutyönantaat Ry). Random effects model is employed to take the grouped structure of the data into account. Modelling approach sheds light on the wage gap between female- and male-dominated firms and occupations. Half of the 20,28 log-percent wage gap can be explained by the fact that women work more often than men in lower-paying occupations in firms. Women are also concentrated in lower-paying firms, which explains one third of the wage gap. On the other hand the wage level of a firm or occupation remains mainly unexplained: the variable indicating the share of women in the unit is the best predictor of its wage level. The wage gap can t be ustified with the variables controlling individual characteristics, but the work experience gained through aging contributes stronger to the wages of women than to the wages of men. Key words: Gender wage gap, wage discrimination, sex segregation, ob complexity level, random effects model

6

7 Yhteenveto Tutkimuksessa analysoidaan miesten a naisten palkkaeroa yksityisellä palvelualalla. Tutkittava ansiokäsite on säännöllisenä toistuva tuntiansio. Empiirinen analyysi perustuu Palvelutyönantaat Ry:n vuoden 2001 henkilötason aineistoon, oka käsittää työntekiän tiedot. Perinteisessä empiirisessä taloustieteellisessä tutkimuksessa on havaittu, että miesten a naisten erilainen sioittuminen yrityksiin, ammatteihin a toimialoille selittää voimakkaasti keskipalkkoen välistä eroa, koska naisvaltaisiin yksiköihin liittyy usein miesvaltaisia yksiköitä matalampi palkka. Tutkimuksessa syvennetään tämän segregaationa tunnetun ilmiön analyysiä kahdella tavalla. Ensinnäkin ammattiaottelu tihennetään yritysten sisälle. Näin menetellään, koska on ilmeistä, että ammattien tosiasiallinen sisältö vaihtelee yrityksittäin. Tutkimuksessa käytetään tällaisesta yrityksen sisäisestä ammatista nimitystä työsolu. Lisäksi käytetään tavanomaisesta poikkeavaa mallinnustekniikkaa. Sen ansiosta voidaan ottaa huomioon tekiät, otka määrittävät mies- a naisvaltaisten yksiköiden palkkatasoa. Tutkimuksessa otetaan myös työn vaativuus huomioon erityisellä tätä tarkoitusta varten kehitetyllä mittarilla. Sukupuolten keskipalkkoen välinen ero analysoidussa aineistossa on 20,28 logprosenttia. Tutkimuksen kuvailevan osion keskeinen tulos on, että miehet a naiset työskentelevät yksityisellä palvelualalla selvästi erilaisissa tehtävissä. Segregaatio on luonteeltaan pääasiassa hierarkista: miehet ovat naisia useammin esimies- a ohtotehtävissä, kun taas naiset ovat yliedustettua suorittavassa portaassa. Tämä näkyy myös siten, että käytetyn vaativuusmittarin valossa miehet tekevät naisia vaativampaa työtä. Sen siaan työntekiän inhimillistä pääomaa mittaavissa henkilötason ominaisuuksissa ei ole kovin suuria systemaattisia eroa sukupuolten välillä. Tutkimuksessa palkkaero aetaan haotelmien avulla nelään osaan. Puolet palkkaerosta voidaan selittää työsolutason segregaatiolla. Miehet siis työskentelevät yritysten sisällä keskimäärin naisia useammin korkeapalkkaisissa ammateissa. Yritystason segregaatio selittää kolmanneksen palkkaerosta, koska sama ilmiö toistuu myös yritysten kohdalla. Palkkaeroa ei uurikaan voida perustella eroilla miesten a naisten inhimillistä pääomaa mittaavissa ominaisuuksissa. Sen siaan samassa yrityksessä samassa ammatissa työskentelevien miesten a naisten välillä esiintyy ns. työsolun sisäistä palkkaeroa 3,7 log-prosentin verran, kun kontrolloidaan työntekiöiden inhimillistä pääomaa. Tämä muodostaa vaaan viidesosan kokonaispalkkaerosta. Käytettävän mallinnustekniikan ansiosta palkkaeron nelä komponenttia voidaan edelleen akaa eri muuttuille. Jos esimerkiksi miehet työskentelevät naisia useammin suuryrityksissä, oissa maksetaan pienyrityksiä suurempia palkkoa, on

8 yrityksen kokoa mittaavalla muuttualla vaikutusta yritystason segregaation palkkavaikutuksen taustalla. Työsolutason segregaatio tuottaa puolet palkkaerosta. Naisvaltaisten työsoluen matalapalkkaisuutta ei kuitenkaan voida uurikaan selittää työn vaativuudella, työntekiöiden osaamisella tai muilla työsolua kuvaavilla seikoilla: työsolun palkkataso palautuu enimmäkseen sen sukupuoliakaumaa kuvaavaan muuttuaan. Naisvaltaisiin työsoluihin näyttäisi siis liittyvän miesvaltaisia työsolua matalampi palkka pääasiassa oistain havaitsemattomista (eli käytetyillä muuttuilla selittymättömistä) syistä. Yritystason segregaation osalta voidaan todeta, että siinäkin naisten suuri osuus yrityksen työvoimasta on tärkein sen matalaa palkkatasoa selittävä tekiä. Melkein vastaava vaikutus on sillä, että miehet ovat päätyneet naisia useammin yrityksiin, oissa on runsaasti esimiehiä a ohtaia. Valikoitumisella kaupan alan matalapalkkaisiin yrityksiin taas on päinvastainen vaikutus, koska miehet ovat päätyneet niihin naisia useammin. Yritysten sioittumisella pääkaupunkiseudun kuntiin on yllättävän suuri vaikutus kokonaispalkkaeroon. Ilmiötä voidaan luonnehtia siten, että yksityisellä palvelusektorilla vallitsee niin sanottu pääkonttoriefekti. Miehet ovat sioittuneet naisia useammin esimies- a ohtaatasolle, oihin liittyvät työt tehtäneen suorittavaa porrasta useammin pääkonttoreissa. Ne taas siaitsevat usein pääkaupunkiseudulla, ossa maksetaan korkeiden elinkustannuksien vuoksi muuta maata suurempia palkkoa. Koska pääkaupunkiseudulla on muuta maata korkeampi hintataso, tarkoittaa edellä mainittu piirre sitä, että sukupuolten ostovoimakorattu reaalipalkkaero on yllättäen onkin verran pienempi kuin nimellispalkkaero. Jos kuntien kalleusluokittelu todella heiastelee aitoa hintaeroa, voidaan miesten a naisten reaalipalkkoen väliseksi eroksi arvioida noin 18 log-%, kun nimellispalkkaero on hiukan yli 20 log-%. Kääntäen voidaan sanoa, että alueellisten hintatasoeroen huomioiminen työehtosopimuksissa on osaltaan kasvattanut sukupuolten nimellispalkkaeroa pääkonttoriefektin kautta. Miesten a naisten henkilötason ominaisuuksissa ei uuri ole systemaattisia eroa, oten ne eivät selitä palkkaeroa. Työsolun sisäisen palkkaeron taustalla näyttää olevan kaksi tekiää. Ensinnäkin naisilla on 3,6 log-prosentin suuruinen laskennallinen alkupalkkaetu miehiin nähden. Toisin sanoen matalasti koulutetuilla a aivan työuransa alussa olevilla nuorilla naisilla arvioidaan olevan hienoista palkkaetua vastaavassa tilanteessa oleviin miehiin verrattuna. Toisaalta iän tuoma yleinen työkokemus kasvattaa naisten ansioita selvästi miehiä hitaammin. Palkanmuodostuksen piirteet vaikuttavat eri suuntiin, a työsolun sisäinen palkkaero syntyy pääasiassa niiden summana.

9 Sisällys 1 Johdanto 1 2 Aineisto Syntyhistoria, raaukset a yleistettävyys Analysoitava palkkakäsite Työntekiän inhimillistä pääomaa kuvaavat muuttuat Luokittelevat muuttuat Työn vaativuus Yritystä a työsolua kuvaavat muuttuat 10 3 Kuvailevaa analyysiä 12 4 GLS-palkkamallit a palkkaeron haotelmat Haotelma DEC Mistä työsolun sisäinen palkkaero ohtuu? haotelmat DEC2 a DEC Estimointiteknisiä huomioita 21 5 Tulokset Haotelma DEC Haotelmat DEC2 a DEC Johtopäätökset Joitakin huomioita yksityisen palvelusektorin palkanmuodostuksesta Mitä sukupuolten palkkaeron taustalta löytyy? Vertailua muihin tutkimuksiin 33 Lähteet 38 Liite 1. Alat a niillä käytettävät vaativuusasteikot 39 Liite 2. Palkkamallit a -haotelmat 40

10

11 1 Johdanto Miehet saavat keskimäärin naisia korkeampaa palkkaa käytännössä kaikilla työmarkkinoilla. Suomessa miesten keskipalkka on opa muutamia kymmeniä prosenttea naisten keskipalkkaa suurempi riippuen siitä, mitä talouden sektoria tarkastellaan. Vaikka naisten osallistumisella työelämään on maassamme pitkät perinteet, ei Suomi sukupuolten palkkaeron suhteen uurikaan poikkea muista teollisuusmaista. (Korkeamäki Kyyrä 2002, 3.) Tämä on herättänyt vilkasta yhteiskunnallista keskustelua palkkaeron syistä a toimenpiteistä, oilla sitä voitaisiin parhaiten kaventaa. Sukupuolten välinen palkkaero on monimutkaisen prosessin lopputulos, a sitä on tutkittu palon. Taloustieteessä keskipalkkoen ero palautetaan tyypillisesti OLS-regressiomallilla eroihin miesten a naisten hankkimassa inhimillisessä pääomassa, ota kuvataan yleensä ikää, koulutusta a työkokemusta mittaavilla muuttuilla. Palkanmuodostuksessa voi myös olla eroa, eli inhimillisen pääoman palkkaa kasvattava vaikutus saattaa riippua sukupuolesta. Näiden kahden tekiän keskinäistä suhdetta arvioidaan yleensä ns. Oaxaca-haotelmalla (Oaxaca 1973, ). Toisaalta miehet a naiset ovat akautuneet hyvin epätasaisesti eri tehtäviin, yrityksiin a toimialoille. Tämä segregaationa tunnettu ilmiö on myös merkittävä palkkaeron lähde, koska miesvaltaisissa tehtävissä on tyypillisesti naisvaltaisia tehtäviä korkeammat palkat. Erityisesti sukupuolten segregoituminen palkkaukseltaan erilaisiin ammatteihin on osoittautunut tärkeäksi palkkaeron syyksi (Vartiainen 2001, 21 28; Korkeamäki Kyyrä 2003, 3). Ammatillisen segregaation aiheuttamaa palkkaeron komponenttia voidaan arvioida lisäämällä tilastollisiin palkkamalleihin a Oaxaca-haotelmiin ammattia osoittavat indikaattorimuuttuat 1. Tällaiseen OLS-palkkamalliin ei kuitenkaan voida lisätä ammatti-indikaattorien rinnalle muita ammattia kuvaavia muuttuia. Niinpä ei saada selville, mitkä tekiät ovat ohtaneet naisvaltaisten ammattien matalapalkkaisuuteen. Lisäksi tilastollisessa päättelyssä voi syntyä ongelmia. OLS-regression tilastolliset tunnusluvut perustuvat keskeisesti oletukseen, onka mukaan havainnot ovat toisistaan riippumattomia. On kuitenkin ilmeistä, että esimerkiksi saman yrityksen havaintoyksiköt ovat keskenään korreloituneempia kuin aineistosta satunnaisesti valitut havainnot. (Korkeamäki ym. 2003, 3 5.) Todennäköisesti myös ammatin tosiasiallinen sisältö vaihtelee yrityksittäin. Esimerkiksi kiranpitään toimenkuvaan saattaa kuulua hyvinkin erilaisia tehtäviä riippuen siitä, työskenteleekö hän pienessä vai suuressa yrityksessä. Tällöin pelkkä ammattinimikkeistö ei kykene huomioimaan tarkasti työn ominaispiirteitä. 1 Selkeä a yleistauinen esitys Oaxaca-haotelman käytöstä a indikaattorimuuttuista sen yhteydessä löytyy ulkaisusta Vartiainen 2001 (9-18).

12 2 Tämä tutkimus käsittelee sukupuolten palkkaeroa yksityisellä palvelualalla. Sitä on tutkittu suhteellisen vähän, koska valtaosa Suomea koskevista palkkaerotutkimuksista on tarkastellut teollisuussektoria. Tavanomaista palkkaeron analyysiä tarkennetaan tihentämällä ammattiaottelu yritysten sisälle: työssä vertaillaan tilastollisin tekniikoin miehiä a naisia, otka toimivat samassa ammatissa saman työnantaan palveluksessa (Groshen 1991, 458). Jatkossa tällaiseen yrityksen sisäiseen tehtävään viitataan termillä työsolu (engl. ob-cell). Lisäksi selvitetään, mitkä tekiät vaikuttavat yrityksen a työsolun palkkatasoon. Jotta näin voitaisiin tehdä, käytetään palkanmuodostuksen mallintamiseen OLS-regression siasta GLS-regressiota Korkeamäen a Kyyrän esittämällä tavalla (2003, 18 21). Koska siinä käytetään kolmiportaista virhetermiä, voidaan sen puitteissa myös ottaa huomioon aineiston ryhmittäinen rakenne a havaintoen korreloituneisuus yritysten a työsoluen sisällä (mts ). Eräs keskeinen työsolun palkkatasoa määrittävä tekiä on työn vaativuus. Tätä palkanmuodostuksen piirrettä on hyvin vaikea ottaa huomioon tilastollisessa analyysissä, koska vaativuusluokitukset vaihtelevat huomattavasti työehtosopimuksittain. Käsillä olevassa tutkimuksessa työn vaativuuden kontrollointiin käytetään ulkaisussa Luukkonen (2003) esiteltyä menetelmää. Se tiivistää periaatteessa satoa indikaattorimuuttuia vaativan ordinaaliasteikollisen työn piirteen yhteen vaativuutta mittaavaan atkuvaan muuttuaan, oka on helposti tulkittavissa a käytettävissä. (mts ) Seuraavassa luvussa esitellään aineisto a tilastollista analyysiä varten ohdetut muuttuat. Samalla esitellään työn vaativuuden kontrollointiin käytetty menetelmä. Kolmannessa luvussa muodostetaan yleiskuva aineistosta a havainnollistetaan miesten a naisten tekemää erilaista työtä yksityisellä palvelusektorilla. Nelännessä luvussa esitellään inhimillisen pääoman teoriaan perustuvat palkkamallit a -haotelmat, a saadut tulokset raportoidaan luvussa viisi. Luvussa kuusi tehdään yhteenveto havainnoista a vertaillaan niitä muun palkkaerotutkimuksen kanssa.

13 3 2 Aineisto 2.1 Syntyhistoria, raaukset a yleistettävyys Tutkimuksen analyysi perustuu Palvelutyönantaat ry:n (PT) henkilötason palkka-aineistoon vuodelta PT on yksityisiä palvelualoa edustava keskusärestö, onka vaaassa kymmenessä tuhannessa äsenyrityksessä työskentelee yhteensä henkilöä koko yksityisen palvelusektorin lähes työllisestä. (PT 2003.) PT tekee äsenyrityksilleen vuosittain lokakuussa palkkatiedustelun, oka koskee kaikkia yritykseen työsuhteessa olevia toimihenkilö- a työntekiäryhmiä 2 lukuunottamatta yritysten toimitusohtaia, omistaia tai ulkomailla työskenteleviä. Myös alle kuukauden työsuhteessaan olleet on raattu kyselyn ulkopuolelle, eikä se myöskään koske vanhempainlomalla, sairaslomalla tai pakkolomalla olevia palkansaaia, oilla ei ole ollut palkkatuloa tilastointikuukauden aikana. (PT 2001, 3.) Käsillä olevan tutkimuksen analyysi raattiin täysi-ikäisiin henkilöihin, otka tekevät töitä yli 8 tuntia viikossa, a oiden säännöllisen työaan kuukausipalkka ylittää 200 euroa. Alle viiden hengen yritykset sulettiin niinikään tarkastelun ulkopuolelle. Näiden lisäraausten myötä lähtöaineiston henkilöstä äi älelle henkilöä, oista miehiä on 30 a naisia 70 prosenttia. He muodostavat ossain määrin valikoituneen otoksen yksityisen palvelusektorin koko työvoimasta: yritykset ovat valikoituneet PT:n äseniksi, eikä toisaalta aivan kaikista niiden työntekiöistä saada palkkakyselyn kautta tietoa. On syytä olettaa, että kumpikaan näistä prosesseista ei ole satunnainen, mikä on otettava huomioon yleistettäessä tutkimuksen tuloksia koko yksityistä palvelusektoria koskeviksi. 2.2 Analysoitava palkkakäsite Analysoitavan ansiokäsitteen lähtökohdaksi valittiin säännöllisen työaan kuukausipalkka. Se sisältää ne henkilö- a tehtäväkohtaiset lisät, otka toistuvat kuukausittain samansuuruisina. Sen siaan se ei sisällä yli- a lisätyöstä maksettavia eriä, lomarahaa, päivärahoa, luontoisetua, provisioita tai tulospalkkioita. (PT 2001, 5.) Suppean ansiokäsitteen käyttöön päädyttiin siksi, että miehet tekevät tyypillisesti naisia enemmän ylitöitä, a laaan ansiokäsitteen käyttö saattaisi vääristää tuloksia (Vartiainen 2001, 22 23; Korkeamäki ym. 2002, 6 7). Työntekiän tuntipalkka laskettiin säännöllisen työaan kuukausipalkasta viikoittaisen työaan perusteella, a selitettävä muuttua on euroissa ilmaistun tuntipalkan luonnollinen logaritmi. Aineistossa miesten keskituntipalkka on 12,9 a 2 PT:n aineistossa on sekä työntekiöitä että toimihenkilöitä. Jatkossa tätä erottelua ei tehdä, vaan aineiston havaintoyksiköihin viitataan yleisesti termillä työntekiä.

14 4 naisten 10,5 euroa. Tuonnempana laskettavat haotelmat koskevat logaritmisten keskituntipalkkoen eroa, oka on 0,2028 eli 20,28 log-prosenttia (log-%). 2.3 Työntekiän inhimillistä pääomaa kuvaavat muuttuat Työntekiän inhimillistä pääomaa kuvaaviin muuttuiin kuuluvat ikä a voimassa olevan työsuhteen kesto. Jälkimmäinen laskettiin työsuhteen alkuhetken a aineiston keruuhetken välisenä erotuksena, a molempien mittayksikkö on vuosi. Ikä mittaa työntekiän yleistä työkokemusta a voimassa olevan työsuhteen kesto hänen erikoistumistaan nykyiseen tehtäväänsä. PT:n aineistosta löytyy myös tieto työntekiän saamasta muodollisesta koulutuksesta. Suoritettu tutkinto muunnettiin koulutusvuosiksi arvioimalla kuinka kauan tutkinnon suorittaminen keskimäärin kestää (Asplund 1993, 13; Tilastokeskus 2003). Lisäksi kaupalliselle koulutukselle tehtiin indikaattorimuuttua, koska etukäteen odotettiin, että siitä olisi erityistä hyötyä yksityisen palvelualan tehtävissä. 31 prosentilta aineiston työntekiöistä puuttuu koulutustieto. Kun tätä oukkoa tutkittiin tarkemmin, havaittiin, että keskituntipalkka on siinä tarkalleen yhtä suuri kuin peruskoulutuksen saaneiden keskuudessa. Tämä viittaa siihen, että suurin osa puuttuvista koulutustiedoista selittyy ilmeisesti sillä, että peruskoulutusta ei yksinkertaisesti ole merkitty koulutukseksi, kun yritykset ovat vastanneet palkkatiedusteluun. Niinpä puuttuvat koulutustiedot korvattiin peruskoulutusta vastaavalla määrällä koulutusvuosia (9 vuotta). Regressiovakio ilmaisee, kuinka palon työntekiän palkaksi arvioidaan, kun kaikki selittäät saavat arvon nolla. Naisindikaattorin kerroin kuvaa miesten a naisten palkkaeroa samassa tilanteessa. Tämän vuoksi inhimillistä pääomaa mittaavia muuttuia ei käytetty regressioissa sellaisenaan, vaan työntekiän iästä vähennettiin 18 a koulutusvuosista yhdeksän vuotta. Näin saatiin kaikkien kolmen inhimillistä pääomaa mittaavan muuttuan minimiarvoksi nolla. Skaalaus tehtiin, otta regressiovakio a naisindikaattorin kerroin saisivat mielekkään tulkinnan. (Luukkonen 2003, a 37.) Aineistoon sovitettavaan regressiomalliin skaalaus ei sen siaan vaikuta. Jatkossa sitä ei mainita enää erikseen: seuraavassa luvussa viitataan skaalaamattomiin muuttuiin, a luvun 4 a 5 palkkamalleissa taas on käytetty skaalattua muuttuia. Iän a työsuhteen keston laskevien raatuottoen huomioimiseksi muodostettiin niiden (skaalattuen arvoen) neliöuurimuunnokset. 2.4 Luokittelevat muuttuat Työntekiät akautuvat työnantaaliiton mukaan yhdeksälle alalle, otka ilmenevät kuviosta 1 a liitteestä 1. Palkkamallea varten luotiin indikaattorimuuttuat okaiselle alalle, a tietotekniikka ätettiin referenssiluokaksi. Kauppa on aineiston suurin ala melkein 40 prosentin osuudellaan, a toiseksi suurin ala on pankkitoi-

15 5 minta. Erityispalveluen ala on melko kirava. Sen suurimmat ryhmät ovat huolinta-ala, matkatoimistoala, kotieläinalostus, neuvonta-ala, ammatilliset aikuiskoulutuskeskukset, metsälautakunnat, työvoimaa vuokraavat yritykset a tilitoimistot. Kuvio 1. Alat 5,9 % 7,0 % 9,5 % 4,7 % 3,2 % 5,4 % 11,2 % 13,4 % 39,6 % Kauppa Pankki Hotelli a ravintola Erityispalvelut Vakuutus Terveyspalvelut Tietotekniikan palvelut Sosiaaliala Apteekki Työskentelykunnat on aettu kolmeen kalleusluokkaan: pääkaupunkiseutuun, muihin elinkustannuksiltaan kalliisiin kuntiin a loppuihin kuntiin (PT 2001, 3 a 7). Kahdelle ensin mainitulle luokalle tehtiin indikaattorimuuttuat, a viimeksi mainittu ätettiin referenssiluokaksi. Jotkut suurimmista yrityksistä toimivat useammalla paikkakunnalla, a kalleusluokka vaihteli yrityksen sisällä. Koska tuonnempana esiteltävissä regressioissa käytetään yritystä kuvaavia muuttuia, aettiin tällaiset yritykset osiin kalleusluokan mukaan. Näin saatiin yritysten siaintitiedot yrityskohtaisiksi vakioiksi. Periaatteessa voitaisiin puhua toimipaikoista, mutta selkeyden vuoksi atkossa käytetään termiä yritys. Koska niitä on aineistossa kappaletta, on keskimääräinen yrityskoko melko pieni noin 49 henkilöä. PT:n aineiston ammattikoodi on tarpeettoman yksityiskohtainen käytettäväksi tässä tutkimuksessa sellaisenaan. Se mm. erottelee monesti toisistaan eri pituisissa työsuhteissa olleet saman ammatin haroittaat, esimerkiksi 1, 3, 5, 8 tai 11 vuotta työsuhteessaan olleet varastotyöntekiät. Vastaavasti eri palkkaryhmissä olevat saman ammatin haroittaat on paikoitellen erotettu toisistaan. Näin aotellut luokat yhdistettiin, koska työkokemuksen a palkkaryhmän vaikutus ansioihin otetaan tässä analyysissä huomioon atkuvien muuttuien avulla. Lisäksi muutamat harvinaisimmista toisiaan muistuttavista ammateista yhdistettiin, olloin saatiin niiden lopulliseksi määräksi 367. Haroittelioille tehtiin indikaattorimuuttua.

16 6 2.5 Työn vaativuus Palvelualan työntekiöiden palkkoa säädellään työehtosopimuksilla. Niistä löytyy yleensä palkkataulukot, oissa on määritelty, kuinka suurta palkkaa kuhunkin palkkaryhmään kuuluvalle työntekiälle vähintään pitää maksaa. Monissa työehtosopimuksissa palkkataulukot ovat kaksiulotteisia matriisea, oissa työntekiän palkkaryhmä määräytyy sekä työn vaativuuden että työsuhteen keston perusteella. (Finlex 2003.) Koska älkimmäisen vaikutus palkkaan otetaan tässä tutkimuksessa huomioon atkuvan muuttuan avulla, keskityttiin tällaisten taulukoiden osalta ainoastaan työn vaativuutta mittaavaan asteikkoon. Joissakin työehtosopimuksissa taas on käytössä oko työsuhteen kestoon tai työn vaativuuteen perustuva yksiulotteinen palkkaryhmittely (Finlex 2003). Työn vaativuus on keskeinen tekiä palvelualan työntekiöiden palkanmuodostuksessa. Ryhmittelyt kuitenkin vaihtelevat työehtosopimuksittain, a paikoitellen yhdessäkin sopimuksessa voi olla useita eri pituisia vaativuusasteikoita. (Finlex 2003.) Ne eivät ole sellaisenaan vertailukelpoisia, mutta toisaalta ei ole ärkevää luoda okaisen asteikon okaiselle portaalle omaa indikaattorimuuttuaa. Tyypillisessä palvelualoen vaativuusasteikossa on kuusi porrasta, a aineistossa on kymmeniä asteikkoa (ks. liite 1). Kun tämä moninaisuus otetaan huomioon, tarvittaisiin satoa indikaattorimuuttuia yhden ainoan työn piirteen kontrollointiin. Julkaisussa Luukkonen (2003) ratkaistaan sama ongelma teollisuuden toimihenkilöiden osalta (19 23), a niinpä selvitettiin, soveltuisiko vastaava tekniikka myös palveluammatteihin. Esitellään ensin kyseinen menetelmä suoralla lainauksella mainitusta ulkaisusta: Ongelmaa lähdettiin ratkomaan etsimällä Valtion Säädöstietopankki Finlexistä (Finlex 2003) eri aloen työehtosopimuksia, otka olivat voimassa vuoden 2000 lopussa. Niistä löytyi yleensä palkkataulukot, oissa oli määritelty kuinka suurta palkkaa kuhunkin vaativuusluokkaan kuuluvalle toimihenkilölle pitää vähintään maksaa. Eri työehtosopimusten taulukoita tutkimalla havaittiin hyödyllinen a tarkastelua yksinkertaistava yhteys työn vaativuuden a palkan välillä. Toimihenkilön siirtyminen häntä koskevalla asteikolla yhtä pykälää korkeampaan luokkaan ohtaa yleensä hänelle kuuluvan palkan nousuun likimain vakioisella prosentilla. Tällöin palkka kasvaa eksponentiaalisesti siirryttäessä luokka kerrallaan vaativuusasteikon alimmalta portaalta ylimmälle. Kun siirrytään käyttämään selitettävänä muuttuana palkan logaritmia, syntyy sen a toimihenkilön tekemän työn vaativuuden välille lineaarinen riippuvuus, mitä kuvio 4 havainnollistaa. Siinä on oletettu, että alalla 1 on käytössä 5-portainen, alalla 2 kymmenportainen a alalla portainen työn vaativuusluokitus. Alinta luokkaa on merkitty 1:llä. Vasemmanpuoleisessa osassa kuviota palkka kasvaa vakioisella alakohtaisella prosentilla siirryttäessä alemmasta yhtä ylempään vaativuusluokkaan. Oikeanpuoleisessa osassa on siirrytty tarkastelemaan palkan logaritmia, oka riippuu työn vaativuusluokasta lineaarisesti. Sen kerroin on sopimusalakohtainen: otta likimain sama palkkavaihtelu saataisiin katettua eripituisilla asteikoilla, täytyy alalla 1 vaativuusluokan muutokseen liittyä suurempi palkankorotus kuin alalla 3.

17 7 Kuvio 4. Palkan riippuvuus vaativuusluokasta Palkka Log(palkka) Ala1 Ala2 Ala3 Ala1 Ala2 Ala3 Vaativuusluokka Vaativuusluokka ( ) Ordinaaliasteikollista vaativuusluokitusta voidaan siis käyttää atkuvana selittäänä, mutta se ei vielä ratkaise koko ongelmaa. Koska luokitukset vaihtelevat aloittain a lisäksi monilla sopimusaloilla on käytössä useampia asteikkoa, tarvittaisiin työn vaativuuden kontrollointiin edelleen 55 atkuvaa muuttuaa. Kuvion 4 havainnollistamasta syystä kerroin on yleensä sitä pienempi, mitä enemmän asteikossa on luokkia. Tähän havaintoon perustuen ohdettiin lineaarinen muunnos, oka yhdenmukaistaa vaativuusluokitukset. Koskekoon otakin tiettyä toimihenkilöä työehtosopimus, ossa vaativuusasteikko on 1,2,..., z siten, että 1 on sen alin a z korkein luokka. Olkoon edelleen x { 1,2,..., z} kyseisen toimihenkilön tekemän työn vaativuus. Tällöin hänen tekemänsä työn yleisvaativuus on 1 (11) ylva = ( z 1) (9x + z 10). Toimihenkilön työn vaativuutta alunperin kuvannut luku x on nyt skaalattu häntä koskevan vaativuusasteikon pituudella: moniportaiset asteikot kutistetaan a lyhyet asteikot venytetään välille Muunnos ohdettiin siten, että alin luokka kuvautuu aina yhdeksi a ylin kymmeneksi riippumatta alkuperäisen asteikon pituudesta. Loput lähtöasteikon luokat kuvautuvat desimaaliluvuiksi, a ne siaitsevat tasaisesti yhden a kymmenen välillä. Kyseinen väli valittiin muunnoksen arvooukoksi, koska tyypillisin teollisuuden toimihenkilöillä käytettävä vaativuusasteikko on uuri kymmenportainen. Olkoon työehtosopimuksessa esimerkiksi kuusiportainen vaativuusluokitus. Tällöin z = 6 a muunnoskaavaksi (11) saadaan 1 (12) ylva = (5) (9x 4).

18 8 Muuttuan ylva saamat arvot ovat nyt 1-2,8-4,6-6,4-8,2-10 vastaten kuutta alkuperäistä luokkaa. Muunnos (11) kutistaa moniportaisia a venyttää lyhyitä asteikkoa siten, että niiden kulmakertoimet muuttuvat likimain samoiksi. Kuviossa 4 alan 1 kerroin laskisi, koska sen kohdalla vaaka-akselia venytettäisiin a alan 3 kerroin kasvaisi, koska sen vaakaakselia kutistettaisiin. Alalla 2 arvot pysyisivät ennallaan, koska siellä käytetään o valmiiksi kymmenportaista asteikkoa. Skaalauksen (11) ansiosta ei tarvitse käyttää oka asteikolle omaa vaativuusmuuttuaa, vaan ylvaa voidaan käyttää selittäänä sellaisenaan. Satoa indikaattorimuuttuia vaativa ordinaaliasteikollinen työn piirre saadaan tiivistettyä yhteen atkuvaan muuttuaan. Lisäksi ylva on helposti tulkittavissa. Se ilmaisee yksinkertaisesti toimihenkilön siainnin häntä koskevalla välille 1-10 skaalatulla vaativuusasteikolla. Erilaiset vaativuusasteikot saadaan yhteismitallisiksi a keskenään vertailukelpoisiksi. (Luukkonen 2003, ) Lisäksi ulkaisussa tuodaan esiin, että ylvan käytön yhteydessä on kontrolloitava asteikkoen välisiä palkkatasoeroa (mts. 23). Havainnollisuuden vuoksi kuvion 4 oikea puoli on piirretty siten, että alkupalkat ovat eri aloilla samat. Tosiasiassa tilanne on ylvan soveltamisen älkeen suurin piirtein kuvion 2 mukainen: vaativuusmittarin valossa samanlaisiin eri aloen tehtäviin voi liittyä eri palkat, koska alkupalkat vaihtelevat asteikoittain. Niitä on kontrolloitava tavalla tai toisella. Em. ulkaisussa se tehdään yritys-, ala- a tehtäväindikaattoreilla (mts ). Kuvio 2. Palkanmuodostus ylvan soveltamisen älkeen Log(palkka) Ala1 Ala2 Ala3 Ylva Etukäteen ei ollut mitenkään itsestään selvää, että edellä esitelty tekniikka työn vaativuuden mittaamiseksi sopii myös PT:n palkka-aineistoon. Siksi tutkittiin Valtion Säädöstietopankki Finlexistä (Finlex 2003) löytyvät yksityisen palvelualan työehtosopimukset 3. Niiden palkkataulukoista havaittiin, että niissäkin tois- 3 Monilta aloilta ei enää tutkimuksen suoritusaankohtana (kesä a syksy 2003) löytynyt vuoden 2001 lokakuussa voimassa ollutta työehtosopimusta, vaan uudempi versio. Tämä ei liene suuri puute, koska palkkataulukot muuttuvat suhteellisen harvoin. Useimmiten palkkoa vain tarkistetaan hiukan ylöspäin. Monesti asteikot myös selvisivät suoraan aineiston perusteella.

19 9 tuu likimääräinen asteikoittainen log-lineaarinen riippuvuus. Asteikoiden kulmakertoimet ovat myös tyypillisesti sitä pienempiä, mitä enemmän asteikossa on luokkia, mikä vastaa kuvion 4 tilannetta. Koska nämä kaksi edellytystä täyttyivät, päätettiin työn vaativuuden kontrollointiin käyttää edellä esiteltyä menetelmää 4. Se luonnollisesti yksinkertaistaa todellista tilannetta: palkan riippuvuus työn vaativuudesta ei ole kaikkialla täysin log-lineaarinen, eivätkä kertoimet muutu täysin samoiksi skaalauksella (11). Täydellisesti vaativuusmittari toimii silloin, kun palkan logaritmin vaihteluväli on kaikissa asteikoissa identtinen. Tutkittuen palkkataulukoiden valossa näyttäisi siltä, että vaativuusmittari soveltuu teollisuussektorin toimihenkilöille onkin verran paremmin kuin yksityiselle palvelualalle: ensin mainitussa se toimii erinomaisesti, kun taas älkimmäistä voidaan luonnehtia siten, että soveltuvuus on kohtalainen. Palkkataulukoita tutkittaessa tehtiin kolme muutakin kiintoisaa huomiota yksityisen palvelualan palkanmuodostuksesta. Jo mainituista kaksiulotteisissa palkkataulukoista voidaan karkeistaen sanoa, että työkokemuksesta a työn vaativuudesta palkitseminen on tällaisissa taulukoissa kääntäen verrannollista. Jos työkokemuksen lisääntyminen ohtaa taulukossa suureen ansioiden nousuun, on työn vaativuudella usein vähäisempi rooli a päinvastoin. Tämä on intuitiivisesti luonteva havainto. Koska työkokemuksen karttuessa yleensä edetään vaativampiin tehtäviin, ovat piirteet selvästi a positiivisesti korreloituneita. Tällöin ei kannata palkita molemmista ominaisuuksista avokätisesti, sillä se ohtaisi liian yrkkiin työkokemus-palkka (tai vaihtoehtoisesti vaativuus-palkka) -profiileihin. Yksiulotteiset oko työkokemukseen tai työn vaativuuteen perustuvat asteikot voitaisiin oikeastaan tulkita tämän periaatteen äärimmäisiksi ilmentymiksi: niissä taulukon toinen dimensio on surkastunut kokonaan pois. Näyttäisi myös siltä, että palkkataulukoissa toistuu työsuhteen keston osalta okseenkin sama rakenne kuin työn vaativuudessakin. Asteikot ovat suurin piirtein log-lineaarisia, a kulmakertoimet yleensä sitä suurempia, mitä vähemmän asteikossa on luokkia. Aineistoon hyvin sopiva tilastollinen palkkamalli saataisiin siis rakennettua käyttämällä sekä työn vaativuutta mittaavaa muuttuaa että vastaavaa, välille 1 10 skaalattua työntekiän senioriteettia mittaavaa muuttuaa. Tässä tutkimuksessa päätettiin kuitenkin käyttää tavanomaista työsuhteen keston vuosina ilmaisevaa muuttuaa, koska se on helpompi tulkita. Kolmas havainto on, että työn vaativuuden a palkan välinen yhteys on yksityisellä palvelualalla onkin verran välempi kuin teollisuuden toimihenkilöillä. Viimeksi mainittuen työehtosopimuksissa on usein esimerkiksi lueteltu tarkkoa työn arviointikriteereä, kuten sen rasittavuus, sen tuoma vastuu tai sen vaatima asiantuntemus. Tällöin kustakin osiosta annettuen vaativuuspisteiden summa 4 Palkkamallien kannalta samaan lopputulokseen päästäisiin periaatteessa käyttämällä selittäinä suoraan taulukkopalkkoa. Ylvan etu tällaiseen menettelyyn verrattuna on, että se sisältää myös informaation työntekiän siainnista omalla vaativuusasteikollaan, a on siksi helposti tulkittavissa.

20 10 määrää teollisuuden toimihenkilön työn kokonaisvaativuuden a palkkaryhmän. (Luukkonen 2003, 24.) Yksityisten palvelualoen työehtosopimuksista ei löydetty näin perusteellista arviointiärestelmää. Niissä on kuitenkin runsaasti viitteitä työn vaativuuteen palkkaryhmän perusteena (Finlex 2003), oten palkkaryhmittelyyn viitataan atkossa termillä työn vaativuusluokitus. Yleisvaativuus kyettiin laskemaan suoraan 73,4 prosentille aineiston työntekiöistä. Lopuilta tieto puuttui oko siksi, että työntekiä oli ainoastaan työsuhteen kestoon perustuvan asteikon piirissä tai siksi, että aineistossa ei ollut tietoa palkkaryhmästä. Kun puuttuvat vaativuustiedot korvattiin ammatin sisältä lasketulla vaativuusmuuttuan keskiarvolla, kaventui koko aineistosta laskettu miesten a naisten välinen ero työn vaativuudessa selvästi. Tilanne oli sama, vaikka ammatin tilalle vaihdettiin työsolu, eikä edes työntekiän sukupuolen lisääminen ehdollistavaan informaatioon auttanut asiaa. Tämä ei ollut suotavaa, koska ilmiö vääristää ohtopäätöksiä: palkkaero palautetaan olennaisesti uuri muuttuien keskiarvoen eroihin sukupuolten välillä. Tarkastelua ei myöskään haluttu raoittaa pelkästään niihin työntekiöihin, oille työn vaativuus voitiin laskea suoraan. Kokonaispalkkaero on tässä ryhmässä pienempi, a ennen kaikkea valtaosa esimiehistä a ohtaista olisi raautunut ulos analyysistä. Samalla o ennestään pieni miesten osuus olisi laskenut entisestään. Näistä syistä ohtuen laskettiin yksinkertaisesti vaativuusmuuttuan keskiarvo miehille a naisille a korvattiin puuttuvat tiedot niillä työntekiän sukupuolen mukaan. Tämä ei luonnollisestikaan vaikuta koko aineiston tasolla laskettuihin työn vaativuuden mies- a naiskeskiarvoihin 5. Kun okaiselle aineiston työntekiälle oli laskettu työn vaativuus, havaittiin, että se vaihteli oidenkin työsoluen sisällä. Toisaalta analyysissä haluttiin käyttää työsolutason muuttuia, oiden luonnollisesti tulee olla vakioita työsolun sisällä. Informaatiota ei myöskään haluttu hukata keskiarvoa laskemalla, a niinpä tällaiset työsolut aettiin vaativuuden mukaan osiin. Näin saatiin niiden lopulliseksi määräksi a keskimääräiseksi työsolun kooksi viisi henkilöä. 2.6 Yritystä a työsolua kuvaavat muuttuat Kun edellä esitellyt muuttuat oli saatu muodostettua, laskettiin niistä taulukon 1 mukaisesti yritys- a työsolutason keskiarvoa niitä kuvaaviksi muuttuiksi. Indikaattorimuuttuista lasketut keskiarvot ilmaisevat luonnollisesti indikoitavan työntekiän ominaisuuden tai piirteen osuuden yrityksessä tai työsolussa. Niinikään muodostettiin esimiesten a ohtaien osuuden yrityksessä ilmaiseva muuttua. Yritys- a työsolun henkilömäärän (luonnollinen) logaritmi laskettiin, samoin älkimmäisen keskiarvo kussakin yrityksessä. 5 Menettelyn sopivuus tarkastettiin vielä poistamalla aineistosta ne työntekiät, oilta vaativuustieto alun perin puuttui a estimoimalla heille kohdan 5.1 mallia PM1 vastaava palkkamalli. Regressiossa saatiin naisindikaattorin kertoimeksi sama arvo kuin mallissa PM1. Tätä voidaan pitää merkkinä siitä, että puuttuvien vaativuustietoen korvaaminen mies- a naiskeskiarvoilla ei uurikaan vaikuta ohtopäätöksiin.

21 11 Lopuksi kaikki työsolutason muuttuat keskistettiin vastaavan yritystason muuttuan suhteen. Ne siis ilmaisevat poikkeamaa yrityksestä. Tämä koskee myös indikaattorimuuttuia. Taulukko 1. Muuttuat Yritystä kuvaavat muuttuat Työsolua kuvaavat muuttuat Henkilötason muuttuat naisten osuus naisten osuus naisindikaattori koulutusvuodet koulutusvuodet koulutusvuodet kaup. koul. (osuus) kaup. koul. (osuus) kaup. koul. indikaattori ikä ikä ikä sqrt(ikä) sqrt(ikä) sqrt(ikä) työsuhteen kesto työsuhteen kesto työsuhteen kesto sqrt (työsuhteen kesto) sqrt (työsuhteen kesto) sqrt (työsuhteen kesto) haroittelioiden osuus haroittelioiden osuus haroitteliaindikaattori työn vaativuus työn vaativuus esim. a oht. osuus 8 alaindikaattoria pk-seudun indikaattori muun kalliin kunnan ind. log (yrityskoko) ka(log[työsolukoko]) log(työsolukoko)

22 12 3 Kuvailevaa analyysiä On mielenkiintoinen kysymys, tekevätkö miehet a naiset erilaisia töitä yksityisellä palvelusektorilla, onko heidän henkilötason ominaisuuksissaan eroa tai ovatko he päätyneet eri aloille, yrityksiin a ammatteihin. Tässä luvussa asiaa tutkitaan aineistosta lasketuilla tunnusluvuilla, a samalla muodostetaan yleiskuva miesten a naisten tekemästä työstä. Lopuksi pohditaan, voisivatko otkin erot selittää sukupuolten palkkatasoen erilaisuutta. Taulukosta 2 havaitaan, että inhimillistä pääomaa mittaavat muuttuat saavat keskimäärin melko samoa arvoa sukupuolten välillä. Naiset ovat hiukan miehiä vanhempia, a he ovat olleet nykyisen työnantaansa palveluksessa keskimäärin 1,4 vuotta pidempään kuin miehet. Muodollisen koulutuksen kestossa noin 0,4 vuoden ero miesten hyväksi, a käytännössä yhtä suuri osuus miehistä a naisista on saanut kaupallisen koulutuksen. Taulukko 2. Työntekiän inhimillistä pääomaa kuvaavien muuttuien keskiarvot Työntekiän ominaisuus Miesten keskiarvo Naisten keskiarvo ikä 38,20 40,07 työsuhteen kesto 8,01 9,39 koulutusvuodet 11,30 10,96 kaupallinen koulutus 0,14 0,15 Työn vaativuudessa on o selvä tasoero miesten a naisten välillä. Ylvan vaihteluvälin keskipiste on 5,5. Kun verrataan taulukon 3 keskiarvoa siihen, huomataan, että miehet ovat sioittuneet tyypillisesti hiukan oman vaativuusasteikkonsa keskivälin yläpuolelle, a naiset selvästi sen alapuolelle. Keskiarvoen ero on melko tarkkaan yksi, mikä vastaa esimerkiksi kymmenportaisella asteikolla uuri yhden luokan suuruista eroa. Mitä ilmeisimmin piirre selittää osan sukupuolten palkkaerosta. Samoin vaikuttanee miesten naisia runsaampi sioittuminen pääkaupunkiseudun kuntiin, oissa maksetaan korkeiden elinkustannusten vuoksi suurempia palkkoa. Keskimääräisessä yrityskoossa ei ole ärin suuria eroa. Sen siaan naiset ovat sioittuneet selvästi suurempiin työsoluihin kuin miehet.

23 13 Taulukko 3. Muita keskiarvoa Muuttua Miesten keskiarvo Naisten keskiarvo työn vaativuus (ylva) 5,92 4,91 pk-seutu 0,52 0,38 muu kallis kunta 0,23 0,29 yrityskoko 631,6 684,5 työsolun koko 6 83,0 106,9 Miesten a naisten sioittumista eri aloille, yrityksiin a työsoluihin on kätevintä havainnollistaa ns. Duncan-indeksillä. Se ilmaisee, kuinka suuren osan miehistä (tai vaihtoehtoisesti naisista) olisi siirryttävä luokasta toiseen, otta sukupuolet olisivat akautuneet niihin tasaisesti. Indeksi on aina yhden a nollan välillä; ensin mainittu tarkoittaa täydellistä eriytymistä, eli miehet a naiset ovat kokonaan omissa luokissaan. Nolla taas tarkoittaa, että sukupuolet ovat akautuneet luokkiin täysin tasaisesti. (Vartiainen 2001, ) Taulukossa 4 raportoidaan Duncan-indeksin saamat arvot sekä yhteenvedonomaisesti aloen, yritysten, ammattien a työsoluen lukumäärät aineistossa. Taulukko 4. Duncan-indeksit Minkä luokittelun Luokkia Duncan-indeksi suhteen laskettu aineistossa alat 9 0,2011 yritykset ,4401 ammatit 367 0,5421 työsolut ,7875 Viidenneksen miehistä tai naisista tulisi vaihtaa alaa, otta sukupuolet olisivat akautuneet niihin tasaisesti, a yritysten osalta vastaava lukema on yli kaksi viidesosaa. Ammatit ovat selvästi akautuneet sukupuolen mukaan, mutta akautuminen voimistuu vielä lisää yritysten sisällä: melkein nelän viidesosan miehistä tai naisista tulisi vaihtaa työsolua, otta segregaatio katoaisi kokonaan. Osittain korkea arvo selittynee sillä, että Duncan-indeksillä on taipumus kasvaa luokan keskimääräisen koon laskun myötä, a tyypillisessä työsolussa työskentelee vain noin viisi henkilöä. Silti vaikuttaa siltä, että yksityisellä palvelualalla on palon mies- a naisvaltaisia ammattea. Segregaatio vielä voimistuu, kun siirrytään tarkastelemaan yritysten sisäisiä ammattea eli työsolua. Jotta edelliseen ilmiöön oltaisiin saatu lisävalaistusta, aettiin aineisto PT:n ammattikoodin perusteella suorittavaan portaaseen, esimiehiin a ohtaiin. Taulukosta 5 huomataan, että ensin mainittu on odotetusti suurin ryhmä melkein 85 6 Yrityskoon a työsolun koon keskiarvot on laskettu henkilötasolta.

24 14 prosentin osuudellaan. Miesten a naisten sioittumisessa on selvä ero: yli viidennes miehistä on päätynyt esimiestason tehtäviin, kun taas vastaava luku naisille on alle yhdeksän prosenttia. Ero on vielä suurempi ohtaatasolla. Hiukan yli kuusi prosenttia miehistä mutta vain prosentti naisista on sioittunut ohtaaksi. Naiset ovatkin 30 prosentin osuudellaan selvästi aliedustettuina tässä ryhmässä, kun verrataan tilannetta koko aineiston sukupuoliakaumaan. Sama ilmiö toistuu esimiestasolla, oskin lievempänä. Näyttää siltä, että valtaosa Duncan-indeksien palastamasta voimakkaasta segregaatiosta voidaan selittää nimenomaan sukupuolten erilaisella sioittumisella ammattien a työsoluen hierarkiaan. Eriytyminen on siis luonteeltaan enemmän vertikaalista kuin horisontaalista. Taulukko 5. Miesten a naisten akautuminen ohtaiin, esimiehiin a suorittavaan portaaseen Ryhmä Ryhmän osuus Ryhmän osuus Ryhmän osuus Naisia ryhmässä, aineistosta, % miehistä, % naisista, % % suorittava porras 84,68 72,30 89,98 74,40 esimiehet 12,67 21,43 8,91 49,24 ohtaat 2,66 6,28 1,11 29,26 Segregaation luonnetta tutkittiin myös siten, että poistettiin aineistosta työsolut, oissa on ainoastaan miehiä tai naisia. Jälelle äi vain henkilöä. Eriytyminen näyttää näinkin tarkasteltuna voimakkaalta: puolet työntekiöistä työskentelee työsoluissa, oissa ei ole lainkaan vastakkaisen sukupuolen edustaia. Lisäksi keskipalkkoen ero oli raatussa aineistossa 13,40 log-prosenttia, oka on selvästi pienempi lukema kuin koko aineiston 20,28 log-prosenttia. Tämä viittaa siihen, että pelkästään miestyöntekiöistä koostuvat työsolut ovat keskimäärin korkeapalkkaisempia kuin pelkästään naistyöntekiöistä koostuvat työsolut. Kokoavasti voidaan sanoa, että inhimillinen pääoma on melko vähäinen tekiä palkkaeron taustalla. Sen siaan miehet a naiset ovat voimakkaasti segregoituneet omiin ammatteihinsa a työsoluihinsa. Erityisesti he ovat sioittuneet selvästi eri tavoin suorittavan portaan, esimiestason a ohtaatason tehtäviin. Koko aineiston sukupuoliakaumaan verrattuna miehet ovat selvästi yliedustettua kahdessa viimeksi mainitussa ryhmässä a naiset taas yliedustettua suorittavassa portaassa. Tätä vahvistaa vielä se taulukon 3 huomio, että yritysten sisällä naiset työskentelevät tyypillisesti suuremmissa työsoluissa. Yleensähän yrityksissä on eniten uuri suorittavan portaan ammattien edustaia, kun taas ohtaa- a esimiestason ammateissa on vähemmän henkilöstöä. On odotettavissa, että piirre selittää voimakkaasti palkkaeroa, koska ryhmiin liittyvät erilaiset palkkatasot. Lukuen nelä a viisi analyysissä se ilmenisi työsolutason segregaationa, koska käytetty ammatti- a sen myötä työsoluaottelu erottelee suorittavan portaan, esimiehet a ohtaat toisistaan.

25 15 Lisäksi miehet tekevät keskimäärin naisia vaativampaa työtä a ovat useammin sioittuneet korkean ansiotason pääkaupunkiseudulle. Molemmat tekivät selittänevät palkkaeroa. Jälkimmäinen ilmiö lienee osittain seurausta miesten yliedustuksesta ohtoportaassa: suorittavat tehtävät sioittunevat ohtotehtäviä useammin pääkaupunkiseudun ulkopuolelle.

26 16 4 GLS-palkkamallit a palkkaeron haotelmat 4.1 Haotelma DEC1 Tarkastellaan työntekiää i yrityksen työsolussa k. Kuvatkoon hänen henkilökohtaisia ominaisuuksiaan vektoriksi koottu muuttuaoukko x, oka sisältää myös naisindikaattorin. Palkkaerohaotelman lähtökohdan muodostaa regressio ki (1) w ki = f + v + β'x + ε k ki ( = 1,2,..., F; k = 1,2,..., c ; i = 1,2,..., n k ), ki ossa f on yritykseen a v k työsoluun k liittyvä palkkatasoefekti. ε ki on henkilötason virhetermi. Kerroinvektorin β tulkinta on ehdollinen sille, että työntekiän asema säilyy muuttumattomana. Se kuvaa henkilötason ominaisuuksien palkkavaikutusta, kun henkilö pysyttelee samassa työsolussa siis samassa yrityksessä a samassa ammatissa. Mallinnetaan yritysten a työsoluen palkkatasoefektit apuregressioilla (2) f = α + δ' z + ξ a (3) v θ' g g ) + ω. k = ( k k Niiden avulla otetaan huomioon se yritysten a työsoluen sisäinen korrelaatio, oka on palautettavissa niiden havaittuihin ominaisuuksiin z a ( g k g ). Työsolua kuvaavat muuttuat on keskistetty vastaavan yritystason muuttuan suhteen, otta saataisiin työsolun palkkatasoefektin systemaattisen osan keskiarvo nollaksi okaisen yrityksen sisällä. (Korkeamäki ym. 2003, ) Sioittamalla apuregressiot (2) a (3) yhtälöön (1) saadaan palkkamalliksi PM1 (4) w = α + δ' z + θ' g g ) + β' x + ξ + ω + ε. ki ( k ki k ki Siinä on kolmiportainen virhetermi, oka koostuu yritys, työsolu- a yksilötason satunnaisefekteistä (engl. random effect) ξ, ω k a ε ki. Niiden oletetaan olevan korreloimattomia keskenään a selittäien kanssa. Niiden odotusarvoen oletetaan olevan nollia a varianssien vakioita a suuruudeltaanσ, σ a σ. Koska yri- 2 ξ 2 ω 2 ε

27 17 tystason satunnaisefektien oletetaan olevan keskenään korreloimattomia, toistuu kaikissa yrityksissä sama kovarianssirakenne, oka on yrityksen osalta seuraava: (5) E( u ki u k ' i' X, G, z σ ξ + σ ω + σ ε, 2 2 ) = σ ξ + σ ω, 2 σ ξ, os k = k' os k = k' os k k' a i = i'; a i i'; a i i', ossa G = ( g 1, g 2,..., g c ). Se mallintaa sitä havaintoyksiköiden välillä vallitsevaa havaitsemattomista tekiöistä ohtuvaa äännöskorrelaatiota, ota ei saada poistettua yritys- a työsolutason selittäien käytöllä. Todennäköisesti kovarianssirakenne vaihtelee yrityksittäin, oten yhtälöä (5) on pidettävä eräänlaisena yli yritysten laskettuna keskiarvokorrelaationa 7. Muita akaumaoletuksia (esim. normaalisuus) ei tehdä, koska se ei ole välttämätöntä GLS-estimoinnin yhteydessä. (Korkeamäki ym. 2003, ) m m Olkoon nyt o se osuus miehistä, oka on päätynyt töihin yritykseen a o k se osuus aineiston miehistä, oka on päätynyt yrityksen työsoluun k. Vastaavat f f luvut naisille ovat o a o k. Näillä merkinnöillä malliin PM1 perustuvaksi palkkaerohaotelmaksi DEC1 8 saadaan (6) w F m = 1 + ( o F w m c = 1 k= 1 + βˆ'( x m f = o ( o f m k x )ˆ' δz o f f k + ) + ( ˆ ε = 1 )ˆ'( θ g m F ( o k m ˆ ε f ), o g f ) ˆ ξ ) + F c = 1 k= 1 ( o m k o f k ) ωˆ k ossa hatulla varustetut symbolit tarkoittavat GLS-estimaattea. Siihen on sisällytetty myös henkilötason virhetermien estimaatit. Vaikka haotelmassa on mukana 7 Malli PM1 tuottaa täsmälleen samat henkilötason kertoimet kuin OLS-malli, ossa on selittäinä PM1:n henkilötason muuttuat a työsoluindikaattoria (yksi työsolu ätettiin estimoinnissa referenssiluokaksi). Mallin PM1 naisindikaattorin kertoimen kohdalla on siis perusteltua puhua työsolun sisäisestä palkkaerosta. Tulos on myös siinä mielessä mielenkiintoinen, että tällainen OLS-malli sallii vapaan kovarianssirakenteen yritysten sisälle, vaikka onkin fixed effects tyyppinen. Koska työsolut on aettu työn vaativuuden mukaan, sallii kyseinen OLS-malli myös vaativuuden vapaan palkkavaikutuksen. 8 Haotelma DEC1 poikkeaa Korkeamäen a Kyyrän palkkaerohaotelmasta siten, että palkkaeron suunta on päinvastainen a naisindikaattori on osa henkilötason muuttuavektoria. Lisäksi tässä haotelmaan sisällytetään estimoidut satunnaisefektit, otta se menisi umpeen. Muutoin palkkamalli PM1, haotelma DEC1 a käytetty notaatio ovat yhteneviä Korkeamäen a Kyyrän kanssa (2003, 14-20). Haotelmalla DEC1 on hyvin läheinen yhteys Griliches tyyppisiin hedonisiin regressioihin (Luukkonen 2003, 54).

28 18 naisindikaattori, ei niiden keskiarvoen erotus välttämättä ole identtisesti nolla 9, toisin kuin vastaavassa OLS-regressiossa, oka pakottaa sen nollaksi. Piirre ohtuu yritys- työsolu- a henkilötason satunnaisefektien estimointitekniikasta, oka esitellään kohdassa 4.3. Haotelma DEC1 akaa palkkaeron kolmeen osaan. Yhtälön (6) toinen rivi on se osuus palkkaerosta, oka voidaan selittää miesten a naisten erilaisella sioittumisella palkkatasoltaan vaihteleviin yrityksiin. Kunkin yrityksen palkkataso taas palautuu yritystä kuvaaviin muuttuiin z tai havaitsemattomiin tekiöihin, otka heiastuvat satunnaisefektiinξ. Yritysten sisällä työntekiät ovat edelleen segregoituneet palkkaukseltaan vaihteleviin työsoluihin, minkä osuutta palkkaerosta mittaa yhtälön (6) kolmas rivi. Se akautuu täysin yritystasoa vastaavasti kahteen osaan: keskistetyillä muuttuilla ( g k g ) selittyvään a niillä selittymättömään työsoluen palkkatasoen vaihteluun. Haotelman viimeinen rivi mittaa palkkaeron osaa, oka syntyy eroista henkilötason muuttuissa; niihin kuuluu myös naisindikaattori. On syytä painottaa, että sen kerroin on ehdollinen käytetylle tilastolliselle informaatiolle: se kuvaa sitä palkkaeroa, onka arvioidaan esiintyvän samassa yrityksessä samassa ammatissa toimivien miesten a naisten välillä, a ota ei voida palauttaa eroihin mitatussa inhimillisessä pääomassa (ikä, työkokemus a koulutus). Jatkossa tähän palkkaeron osaan viitataan termillä työsolun sisäinen palkkaero. On ilmeistä, että se vaihtelee, minkä vuoksi sen estimoitua arvoa on syytä pitää kaikista yksityisen palvelusektorin työsoluista laskettuna painotettuna keskiarvona. Huomionarvoista haotelmassa DEC1 on, että sen kolmas rivi saa arvon nolla, os m f o k = o k kaikilla k-pareilla tai kaikkiin työsoluihin liittyy identtinen palkkatasoefekti (Korkeamäki ym. 2003, 17). Ensin mainitussa tilanteessa segregaation mittana käytettävä Duncan-indeksi putoaa työsoluen osalta arvoon nolla (vrt. Vartiainen 2001, 20), a täysin vastaava argumentointi pätee luonnollisesti myös yritysten tapauksessa. Haotelmaa DEC1 voidaankin luonnehtia siten, että sukupuolten segregaatio toimii eräänlaisena vipusimena, oka kanavoi työsoluen (tai yritysten) vaihtelevat palkkatasoefektit keskipalkkoen eroksi; ilman segregaatiota näin ei kävisi. Prosessi toimii myös toisin päin: os palkkatasoefektit yrityksissä a työsoluissa ovat samoa, ei segregaatio vaikuta kokonaispalkkaeroon. Haotelman DEC1 segregaatiosta aiheutuvat osat akautuvat edelleen eri muuttuille. Niinpä voidaan arvioida, mistä tekiöistä mies- a naisvaltaisten työsoluen tai yritysten palkkaerot ohtuvat. Olkoon esimerkiksi naisilla keskimäärin miehiä selvästi vähemmän työkokemusta, a oletetaan, että sitä mittaava muuttua osoittautuu haotelman DEC1 kolmannen rivin ensimmäisessä termissä voimakkaasti 9 Luvun viisi estimointituloksista ilmenee, että erotuksen poikkeama nollasta on hyvin pieni a kokonaispalkkaeron kannalta lähestulkoon merkityksetön.

Segregaation eri ilmenemismuodot ja sukupuolten palkkaerot

Segregaation eri ilmenemismuodot ja sukupuolten palkkaerot Segregaation eri ilmenemismuodot ja sukupuolten palkkaerot Segregaatio ja sukupuolten väliset palkkaerot tutkimushankkeen päätösseminaari Valkoinen Sali, 25.04.2008 Reija Lilja (yhteistyössä Rita Asplundin,

Lisätiedot

Miesten ja naisten palkkaerot yksityisellä sektorilla*

Miesten ja naisten palkkaerot yksityisellä sektorilla* Kansantaloudellinen aikakauskirja 100. vsk. 1/2004 ARTIKKELEITA Miesten ja naisten palkkaerot yksityisellä sektorilla* Ossi Korkeamäki Tutkija Valtion taloudellinen tutkimuskeskus Antti Luukkonen Apulaistutkija

Lisätiedot

MIESTEN JA NAISTEN PALKKAEROT YKSITYISELLÄ SEKTORILLA

MIESTEN JA NAISTEN PALKKAEROT YKSITYISELLÄ SEKTORILLA VATT-KESKUSTELUALOITTEITA VATT-DISCUSSION PAPERS 327 MIESTEN JA NAISTEN PALKKAEROT YKSITYISELLÄ SEKTORILLA Ossi Korkeamäki Tomi Kyyrä Antti Luukkonen Valtion taloudellinen tutkimuskeskus Government Institute

Lisätiedot

Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi

Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt Syksy 2006 Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheita Tutustuminen regressioanalyysiin

Lisätiedot

r = 0.221 n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit.

r = 0.221 n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit. A. r = 0. n = Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit. H 0 : Korrelaatiokerroin on nolla. H : Korrelaatiokerroin on nollasta poikkeava. Tarkastetaan oletukset: - Kirjoittavat väittävät

Lisätiedot

Yleiskuva. Palkkatutkimus 2005, osa I. Tutkimuksen tausta. Tutkimusasetelma. Tulosten edustavuus

Yleiskuva. Palkkatutkimus 2005, osa I. Tutkimuksen tausta. Tutkimusasetelma. Tulosten edustavuus Palkkatutkimus 2005, osa I Yleiskuva Tutkimuksen tausta Tutkimusasetelma Tietotekniikan liitto (TTL) ja ITviikko suorittivat maalis-huhtikuussa 2005 perinteisen palkkatutkimuksen. Tutkimus on perinteisesti

Lisätiedot

Yleiskuva. Palkkatutkimus 2008. Tutkimuksen tausta. Tutkimuksen tavoite. Tutkimusasetelma

Yleiskuva. Palkkatutkimus 2008. Tutkimuksen tausta. Tutkimuksen tavoite. Tutkimusasetelma Palkkatutkimus 2008 Yleiskuva Tutkimuksen tausta Tutkimuksen tavoite Tutkimusasetelma Tietotekniikan liitto (TTL) ja Tietoviikko suorittivat kesäkuussa 2008 perinteisen palkkatutkimuksen. Tutkimus on perinteisesti

Lisätiedot

virhemarginaali eli luottamusväli on plus miinus yksi prosenttiyksikkö. Taulukosta 1 nähdään myös muiden muuttujien vakioidut palkkaerot.

virhemarginaali eli luottamusväli on plus miinus yksi prosenttiyksikkö. Taulukosta 1 nähdään myös muiden muuttujien vakioidut palkkaerot. 28 työmarkkinaedunvalvonta Teksti: Teuvo Muhonen TEKin työmarkkinatutkimus Tulospalkkiot lievässä laskussa Tulospalkkioiden osuus kokonaisvuosiansioista oli viime vuonna 7,2 prosenttia, kun se vuotta aikaisemmin

Lisätiedot

11. Jäsenistön ansiotaso

11. Jäsenistön ansiotaso 24 Kuvio 19. 11. Jäsenistön ansiotaso Tutkimuksessa selvitettiin jäsenistön palkkaukseen liittyviä asioita. Vastaajilta kysyttiin heidän kokonaiskuukausiansioitaan (kuukausibruttotulot). Vastaajia pyydettiin

Lisätiedot

309 PALKKADISKRIMI- NAATIO SUOMEN TEOLLISUUS- SEKTORIN TOIMI- HENKILÖILLÄ VUONNA 2000

309 PALKKADISKRIMI- NAATIO SUOMEN TEOLLISUUS- SEKTORIN TOIMI- HENKILÖILLÄ VUONNA 2000 VATT-KESKUSTELUALOITTEITA VATT DISCUSSION PAPERS 309 PALKKADISKRII- NAATIO SUOEN TEOLLISUUS- SEKTORIN TOII- HENKILÖILLÄ VUONNA 2000 Antti Luukkonen Valtion taloudellinen tutkimuskeskus Government Institute

Lisätiedot

SAMAPALKKAISUUTEEN PALKKAUSJÄRJESTELMÄUUDISTUKSIN Markku Palokangas, Toimihenkilöunioni Minna Etu-Seppälä, Suomen Varustamoyhdistys

SAMAPALKKAISUUTEEN PALKKAUSJÄRJESTELMÄUUDISTUKSIN Markku Palokangas, Toimihenkilöunioni Minna Etu-Seppälä, Suomen Varustamoyhdistys SAMAPALKKAISUUTEEN PALKKAUSJÄRJESTELMÄUUDISTUKSIN Markku Palokangas, Toimihenkilöunioni Minna Etu-Seppälä, Suomen Varustamoyhdistys Toimihenkilöiden työsuhdepäivä, 1.- 3.2.2007, Silja Symphony 1 SUKUPUOLTEN

Lisätiedot

Perhevapaiden palkkavaikutukset

Perhevapaiden palkkavaikutukset Perhevapaiden palkkavaikutukset Perhe ja ura tasa-arvon haasteena seminaari, Helsinki 20.11.2007 Jenni Kellokumpu Esityksen runko 1. Tutkimuksen tavoite 2. Teoria 3. Aineisto, tutkimusasetelma ja otos

Lisätiedot

TASA-ARVON EDISTÄMINEN JA PALKKAKARTOITUS

TASA-ARVON EDISTÄMINEN JA PALKKAKARTOITUS TASA-ARVON EDISTÄMINEN JA PALKKAKARTOITUS 1 15.4.2015 Naisten ja miesten tasa-arvo työelämässä Naisten ja miesten tosiasiallisissa oloissa tuntuvia eroja Työelämässä rakenteita, jotka ylläpitävät sukupuolten

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas KAKSIULOTTEISEN EMPIIRISEN JAKAUMAN TARKASTELU Jatkuvat muuttujat: hajontakuvio Koehenkilöiden pituus 75- ja 80-vuotiaana ID Pituus 75 Pituus 80 1 156

Lisätiedot

Työmarkkinat murroksessa: Mitkä ovat tulevaisuuden työtehtäviä Suomessa?

Työmarkkinat murroksessa: Mitkä ovat tulevaisuuden työtehtäviä Suomessa? Työmarkkinat murroksessa: Mitkä ovat tulevaisuuden työtehtäviä Suomessa? Katariina Nilsson Hakkala Valtion taloudellinen tutkimuskeskus VATT päivä 2.10.2013 Mikä on uutta nykyisessä rakennemuutoksessa?

Lisätiedot

Työllisyysaste Pohjoismaissa

Työllisyysaste Pohjoismaissa BoF Online 2008 No. 8 Työllisyysaste Pohjoismaissa Seija Parviainen Tässä julkaisussa esitetyt mielipiteet ovat kirjoittajan omia eivätkä välttämättä edusta Suomen Pankin kantaa. Suomen Pankki Rahapolitiikka-

Lisätiedot

Aikasarja-analyysiä taloudellisilla aineistoilla

Aikasarja-analyysiä taloudellisilla aineistoilla Aikasarja-analyysiä taloudellisilla aineistoilla Leena Kalliovirta, Luonnonvarakeskus Leena.kalliovirta@luke.fi Kurssi Tilastotiede tutuksi HY matematiikan ja tilastotieteen laitos 1 Leena Kalliovirta

Lisätiedot

Tasa-arvon tilastoseuranta keskustasolla. Tilastokoulutus Tilastokeskus 8.10.2008 Mika Happonen, VTML

Tasa-arvon tilastoseuranta keskustasolla. Tilastokoulutus Tilastokeskus 8.10.2008 Mika Happonen, VTML Tasa-arvon tilastoseuranta keskustasolla Tilastokoulutus Tilastokeskus 8.10.2008 Mika Happonen, VTML Lähtökohdat Uudistettu tasa-arvolaki (2005) Taustalla EU:n samapalkkaisuus ja tasa-arvodirektiivit naisten

Lisätiedot

ALKUSANAT... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... 5 SISÄLLYSLUETTELO... 6

ALKUSANAT... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... 5 SISÄLLYSLUETTELO... 6 Sisällysluettelo ALKUSANAT 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON 5 SISÄLLYSLUETTELO 6 1 PERUSASIOITA JA AINEISTON SYÖTTÖ 8 11 PERUSNÄKYMÄ 8 12 AINEISTON SYÖTTÖ VERSIOSSA 9 8 Muuttujan määrittely versiossa 9 11

Lisätiedot

01/2016 ELÄKETURVAKESKUKSEN TUTKIMUKSIA TIIVISTELMÄ. Juha Rantala ja Marja Riihelä. Eläkeläisnaisten ja -miesten toimeentuloerot vuosina 1995 2013

01/2016 ELÄKETURVAKESKUKSEN TUTKIMUKSIA TIIVISTELMÄ. Juha Rantala ja Marja Riihelä. Eläkeläisnaisten ja -miesten toimeentuloerot vuosina 1995 2013 01/2016 ELÄKETURVAKESKUKSEN TUTKIMUKSIA TIIVISTELMÄ Juha Rantala ja Marja Riihelä Eläkeläisnaisten ja -miesten toimeentuloerot vuosina 1995 2013 Sukupuolten välinen tasa-arvo on keskeinen arvo suomalaisessa

Lisätiedot

1.Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet

1.Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet VAASAN YLIOPISTO/KESÄYLIOPISTO TILASTOTIETEEN PERUSTEET Harjoituksia A KURSSIKYSELYAINEISTO: 1.Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet Nimi Ikä v. Asema Palkka

Lisätiedot

Palvelutyönantajien koulutustarveselvityksen tulokset ammattikorkeakoulujen jatkotutkintojen tarpeesta

Palvelutyönantajien koulutustarveselvityksen tulokset ammattikorkeakoulujen jatkotutkintojen tarpeesta Palvelutyönantajien koulutustarveselvityksen tulokset ammattikorkeakoulujen jatkotutkintojen tarpeesta Ammattikorkeakoulututkinnon suorittaneiden määrä Tilastokeskuksen mukaan ammattikorkeakoulututkinnon

Lisätiedot

PALVELUALOJEN PALKKATUTKIMUS 2002 1

PALVELUALOJEN PALKKATUTKIMUS 2002 1 PALVELUALOJEN PALKKATUTKIMUS 2002 1 PALVELUALOJEN PALKKATUTKIMUS 2002 Palvelualojen palkkatutkimuksen 2002 on tehnyt Palvelualojen ammattiliiton toimeksiannosta Tuomas Santasalo Ky. Tutkimukseen otettiin

Lisätiedot

Menetelmät tietosuojan toteutumisen tukena - käytännön esimerkkejä. Tilastoaineistot tutkijan työvälineenä - mahdollisuudet ja rajat 2.3.

Menetelmät tietosuojan toteutumisen tukena - käytännön esimerkkejä. Tilastoaineistot tutkijan työvälineenä - mahdollisuudet ja rajat 2.3. Menetelmät tietosuojan toteutumisen tukena - käytännön esimerkkejä Tilastoaineistot tutkijan työvälineenä - mahdollisuudet ja rajat 2.3.2009 Tietosuoja - lähtökohdat! Periaatteena on estää yksiköiden suora

Lisätiedot

KYSELY TEKNISEN VIESTINNÄN TEHTÄVISSÄ TOIMIVIEN PALKKAUKSESTA JA TYÖSUHTEEN EHDOISTA. - yhteenveto tuloksista

KYSELY TEKNISEN VIESTINNÄN TEHTÄVISSÄ TOIMIVIEN PALKKAUKSESTA JA TYÖSUHTEEN EHDOISTA. - yhteenveto tuloksista 1 KYSELY TEKNISEN VIESTINNÄN TEHTÄVISSÄ TOIMIVIEN PALKKAUKSESTA JA TYÖSUHTEEN EHDOISTA - yhteenveto tuloksista Suomen teknisen viestinnän yhdistyksen syysseminaari Tampere 15.10.2013 Hanna Gorschelnik

Lisätiedot

54. Tehdään yhden selittäjän lineaarinen regressioanalyysi, kun selittäjänä on määrällinen muuttuja (ja selitettävä myös):

54. Tehdään yhden selittäjän lineaarinen regressioanalyysi, kun selittäjänä on määrällinen muuttuja (ja selitettävä myös): Tilastollinen tietojenkäsittely / SPSS Harjoitus 5 Tarkastellaan ensin aineistoa KUNNAT. Kyseessähän on siis kokonaistutkimusaineisto, joten tilastollisia testejä ja niiden merkitsevyystarkasteluja ei

Lisätiedot

Sukupuolten palkkaerot ja niiden kehitys yksityisellä ja julkisella sektorilla Suomessa 1995-2004

Sukupuolten palkkaerot ja niiden kehitys yksityisellä ja julkisella sektorilla Suomessa 1995-2004 Sukupuolten ammatillinen eriytyminen ja sukupuolten väliset palkkaerot - seminaari Helsinki, 25.4.2008 Sukupuolten palkkaerot ja niiden kehitys yksityisellä ja julkisella sektorilla Suomessa 1995-2004

Lisätiedot

Palvelualojen taskutilasto

Palvelualojen taskutilasto Palvelualojen taskutilasto 2009 Sisältö PAMin jäsenet... 3 Palkansaajien määriä... 4 Yritysten lukumääriä palvelutoimialoilla... 9 Ansiot...10 Työsuhdemuodot...11 Lisätietoja...14 PAMIN taskutilasto 2009

Lisätiedot

Usean selittävän muuttujan regressioanalyysi

Usean selittävän muuttujan regressioanalyysi Tarja Heikkilä Usean selittävän muuttujan regressioanalyysi Yhden selittävän muuttujan regressioanalyysia on selvitetty kirjan luvussa 11, jonka esimerkissä18 muodostettiin lapsen syntymäpainolle lineaarinen

Lisätiedot

Matemaatikot ja tilastotieteilijät

Matemaatikot ja tilastotieteilijät Matemaatikot ja tilastotieteilijät Matematiikka/tilastotiede ammattina Tilastotiede on matematiikan osa-alue, lähinnä todennäköisyyslaskentaa, mutta se on myös itsenäinen tieteenala. Tilastotieteen tutkijat

Lisätiedot

Palkkakartoitus. Tarja Arkio, asiantuntija, Akava. Toimenpiteet tasa arvon edistämiseksi työelämässä (Tasa arvol 6 a )

Palkkakartoitus. Tarja Arkio, asiantuntija, Akava. Toimenpiteet tasa arvon edistämiseksi työelämässä (Tasa arvol 6 a ) Palkkakartoitus Tarja Arkio, asiantuntija, Akava Toimenpiteet tasa arvon edistämiseksi työelämässä (Tasa arvol 6 a ) Jos työnantajan palvelussuhteessa olevan henkilöstön määrä on säännöllisesti vähintään

Lisätiedot

Education at a Glance 2013: Sukupuolten väliset erot tasoittumassa

Education at a Glance 2013: Sukupuolten väliset erot tasoittumassa Education at a Glance 2013: Sukupuolten väliset erot tasoittumassa Education at a Glance: OECD Indicators (EaG) on OECD:n koulutukseen keskittyvän työn lippulaivajulkaisu, joka kertoo vuosittain koulutuksen

Lisätiedot

Aki Taanila YHDEN SELITTÄJÄN REGRESSIO

Aki Taanila YHDEN SELITTÄJÄN REGRESSIO Aki Taanila YHDEN SELITTÄJÄN REGRESSIO 26.4.2011 SISÄLLYS JOHDANTO... 1 LINEAARINEN MALLI... 1 Selityskerroin... 3 Excelin funktioita... 4 EKSPONENTIAALINEN MALLI... 4 MALLIN KÄYTTÄMINEN ENNUSTAMISEEN...

Lisätiedot

MONISTE 2 Kirjoittanut Elina Katainen

MONISTE 2 Kirjoittanut Elina Katainen MONISTE 2 Kirjoittanut Elina Katainen TILASTOLLISTEN MUUTTUJIEN TYYPIT 1 Mitta-asteikot Tilastolliset muuttujat voidaan jakaa kahteen päätyyppiin: kategorisiin ja numeerisiin muuttujiin. Tämän lisäksi

Lisätiedot

TIEDOTE 4/2014 TYÖSSÄKÄYNTI KUOPIOSSA

TIEDOTE 4/2014 TYÖSSÄKÄYNTI KUOPIOSSA KUOPION KAUPUNKI Konsernipalvelu Talous- ja strategiapalvelu Elokuu 213 TIEDOTE 4/214 TYÖSSÄKÄYNTI KUOPIOSSA Väestö pääasiallisen toiminnan mukaan Kuopiossa 31.12.212 Tilastokeskuksen keväällä 214 julkaisemien

Lisätiedot

Tarkasteluja lähtötason merkityksestä opintomenestykseen. MAMK:n tekniikassa

Tarkasteluja lähtötason merkityksestä opintomenestykseen. MAMK:n tekniikassa 1 Tarkasteluja lähtötason merkityksestä opintomenestykseen MAMK:n tekniikassa 2 1. Tutkimuksen perusteita Tekniikan alalle otetaan opiskelijoita kolmesta eri lähteestä : -ammattitutkinnon suorittaneet

Lisätiedot

Lasku lapsensaannista

Lasku lapsensaannista Lasku lapsensaannista Sami Napari (ETLA) Perhe ja ura tasa-arvosuunnittelun haasteena hankkeen päätösseminaari 31.1.2008 Säätytalo, Helsinki Esityksen rakenne Perhevapaiden kustannukset yritystasolla Maliranta

Lisätiedot

Kaavakokoelma, testikaaviot ja jakaumataulukot liitteinä. Ei omia taulukoita! Laskin sallittu.

Kaavakokoelma, testikaaviot ja jakaumataulukot liitteinä. Ei omia taulukoita! Laskin sallittu. Ka6710000 TILASTOLLISEN ANALYYSIN PERUSTEET 2. VÄLIKOE 9.5.2007 / Anssi Tarkiainen Kaavakokoelma, testikaaviot ja jakaumataulukot liitteinä. Ei omia taulukoita! Laskin sallittu. Tehtävä 1. a) Gallupissa

Lisätiedot

TILASTOKATSAUS 4:2015

TILASTOKATSAUS 4:2015 Tilastokatsaus 6:212 TILASTOKATSAUS 4:2 1 12.8.2 TIETOJA TYÖVOIMASTA JA TYÖTTÖMYYDESTÄ Työvoiman määrä kasvoi 1 3:lla (,9 %) vuoden 213 aikana Vantaalla työvoimaan kuuluvien joukko on suurentunut vuodesta

Lisätiedot

Lisää matalapalkkatyötä

Lisää matalapalkkatyötä Liite 1 Lisää matalapalkkatyötä Talousneuvosto 27.2.2013 Osmo Soininvaara Juhana Vartiainen Tausta Vlti Valtioneuvoston t kanslian tilaus kirjoittajilta, itt jilt sopimus 22.1.2013, 2013 määräaika 20.2.2013

Lisätiedot

VEROKIILAN OSIEN VAIKUTUS YRITYSTEN

VEROKIILAN OSIEN VAIKUTUS YRITYSTEN VEROKIILAN OSIEN VAIKUTUS YRITYSTEN KASVUMAHDOLLISUUKSIIN Mikko Martikainen Selvitys Palvelutyönantajien jäsenyritysten näkemyksistä työntekijän tuloverotuksen, työnantajan sosiaalivakuutusmaksujen ja

Lisätiedot

Pron tutkimus: Sukupuolten välinen palkkaero näkyy myös esimiesten palkoissa

Pron tutkimus: Sukupuolten välinen palkkaero näkyy myös esimiesten palkoissa TIEDOTE 1 (5) Pron tutkimus: Sukupuolten välinen palkkaero näkyy myös esimiesten palkoissa Työpaikoilla naiset valikoituvat harvemmin esimiestehtäviin ja sellaisiin työnkuviin, jotka mahdollistavat etenemisen

Lisätiedot

Metalliteollisuuden palkkakehitys

Metalliteollisuuden palkkakehitys Tutkimusyksikkö Metalliteollisuuden palkkakehitys Vuoden. neljännes Tässä palkkakatsauksessa esitettävät palkkatiedot perustuvat Elinkeinoelämän Keskusliiton (EK) jäsenyrityksistään keräämiin palkkatilastoihin

Lisätiedot

1. Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet

1. Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet VAASAN YLIOPISTO/AVOIN YLIOPISTO TILASTOTIETEEN PERUSTEET Harjoituksia 1 KURSSIKYSELYAINEISTO: 1. Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet Nimi Ikä v. Asema Palkka

Lisätiedot

Työurat Suomen teollisuuden toimihenkilöillä Onko sukupuolella merkitystä?

Työurat Suomen teollisuuden toimihenkilöillä Onko sukupuolella merkitystä? Työurat Suomen teollisuuden toimihenkilöillä Onko sukupuolella merkitystä? Naiset sijoittuvat vähemmän vaativiin tehtäviin kuin miehet jo heti työuran alussa. Myöhempi urakehitys voimistaa eroja. Antti

Lisätiedot

Suomen koulutustaso kansainvälisessä vertailussa

Suomen koulutustaso kansainvälisessä vertailussa Suomen koulutustaso kansainvälisessä vertailussa Mika Tuononen Suomalaisten koulutustaso on korkea vai onko näin sittenkään? Korkeakoulutuksen laajuudesta ja mahdollisesta ylimitoituksesta on keskusteltu

Lisätiedot

Palkkatilasto. Kuukausipalkkatilasto syyskuulta 2014

Palkkatilasto. Kuukausipalkkatilasto syyskuulta 2014 Palkkatilasto Kuukausipalkkatilasto syyskuulta 2014 Palkkatilasto Kuukausipalkkatilasto syyskuulta 2014 Sisältö 3 Tiivistelmä 4 Ansiot nousivat reilun prosentin lokakuusta 2013 syyskuuhun 2014 7 Keskimääräinen

Lisätiedot

Tarkista vielä ennen analysoinnin aloittamista seuraavat seikat:

Tarkista vielä ennen analysoinnin aloittamista seuraavat seikat: Yleistä Tilastoapu on Excelin sisällä toimiva apuohjelma, jonka avulla voit analysoida tilastoaineistoja. Tilastoapu toimii Excelin Windows-versioissa Excel 2007, Excel 2010 ja Excel 2013. Kun avaat Tilastoavun,

Lisätiedot

DI-katsaus 2008 SUOMEN RAKENNUSINSINÖÖRIEN LIITTO RIL. Huhtikuu 2008. Suomen Rakennusinsinöörien Liitto RIL

DI-katsaus 2008 SUOMEN RAKENNUSINSINÖÖRIEN LIITTO RIL. Huhtikuu 2008. Suomen Rakennusinsinöörien Liitto RIL Huhtikuu 2008 DI-katsaus 2008 SUOMEN RAKENNUSINSINÖÖRIEN LIITTO RIL Tietoja saa lainata vain mikäli lähde mainitaan. RIL Palkkatutkimus 2007 2 (18) 1. Yhteenveto Yleistä Rakennus- ja kiinteistöalan diplomi-insinöörikuntaa

Lisätiedot

Perhevapaiden käyttö ja suorat kustannukset yrityksille. Sami Napari (Etla) Perhevapaiden kustannukset seminaari, Helsinki 7.5.

Perhevapaiden käyttö ja suorat kustannukset yrityksille. Sami Napari (Etla) Perhevapaiden kustannukset seminaari, Helsinki 7.5. Perhevapaiden käyttö ja suorat kustannukset yrityksille Sami Napari (Etla) Perhevapaiden kustannukset seminaari, Helsinki 7..27 Taustaa Tutkimustieto perhevapaiden käytöstä ja kustannuksista yrityksille

Lisätiedot

Jatkuvat satunnaismuuttujat

Jatkuvat satunnaismuuttujat Jatkuvat satunnaismuuttujat Satunnaismuuttuja on jatkuva jos se voi ainakin periaatteessa saada kaikkia mahdollisia reaalilukuarvoja ainakin tietyltä väliltä. Täytyy ymmärtää, että tällä ei ole mitään

Lisätiedot

Aikuiskoulutustutkimus 2006

Aikuiskoulutustutkimus 2006 Koulutus 2008 Aikuiskoulutustutkimus 2006 Aikuiskoulutukseen osallistuminen Aikuiskoulutuksessa 1,7 miljoonaa henkilöä Aikuiskoulutukseen eli erityisesti aikuisia varten järjestettyyn koulutukseen osallistui

Lisätiedot

Aikuiskoulutustutkimus2006

Aikuiskoulutustutkimus2006 2007 Aikuiskoulutustutkimus2006 Ennakkotietoja Helsinki 21.5.2007 Tietoja lainattaessa lähteenä mainittava Tilastokeskus. Aikuiskoulutuksessa 1,7 miljoonaa henkilöä Aikuiskoulutukseen eli erityisesti aikuisia

Lisätiedot

Millaisia maksuvaikeudet ovat eri-ikäisillä suomalaisilla?

Millaisia maksuvaikeudet ovat eri-ikäisillä suomalaisilla? PERINTÄASIAKKAAT IKÄRYHMITTÄIN Millaisia maksuvaikeudet ovat eri-ikäisillä suomalaisilla? 1. TILASTOSELVITYS Tilastotarkastelun tarkoituksena on selvittää, miten perintään päätyneet laskut jakautuvat eri-ikäisille

Lisätiedot

Näytesivut. 2.1 Palkasta sopiminen ja palkan maksaminen

Näytesivut. 2.1 Palkasta sopiminen ja palkan maksaminen 2 Palkat ja palkkausjärjestelmät Tässä luvussa selvitetään palkasta sopimiseen, palkkatason määrittelyyn ja työehtosopimusten palkkausjärjestelmiin liittyviä kysymyksiä. 5 Vaikka työnantaja ja työntekijä

Lisätiedot

Arvio hallituksen talousarvioesityksessä ehdottaman osinkoveromallin vaikutuksista yrittäjien veroasteisiin

Arvio hallituksen talousarvioesityksessä ehdottaman osinkoveromallin vaikutuksista yrittäjien veroasteisiin Liitemuistio, 4.9.213 Arvio hallituksen talousarvioesityksessä ehdottaman osinkoveromallin vaikutuksista yrittäjien veroasteisiin Sami Grönberg, Seppo Kari ja Olli Ropponen, VATT 1 Verotukseen ehdotetut

Lisätiedot

Perhevapaiden epäsuorat kustannukset yrityksille

Perhevapaiden epäsuorat kustannukset yrityksille Perhevapaiden epäsuorat kustannukset yrityksille Mika Maliranta (Etla) Perhevapaiden kustannukset -seminaari, Helsinki, 7.5.2007 Esityksen rakenne Taustaa Kannattavuus ja perhevapaan käyttö Teoriaa Empiirisiä

Lisätiedot

Tilastoaineistoa 2007

Tilastoaineistoa 2007 Tilastoaineistoa 2007 Kaupan tilastot 2007 1 2 Kaupan tilastot 2007 KAUPAN TILASTOT 2007 Kaupan tilastot ovat valmistuneet. Tilastovihko ilmestyy perinteisessä painetussa muodossa. Se löytyy myös Suomen

Lisätiedot

SUKUPUOLTEN PALKKAEROT SUOMESSA

SUKUPUOLTEN PALKKAEROT SUOMESSA SUKUPUOLTEN PALKKAEROT SUOMESSA Yksityisen sektorin miesten ja naisten palkkojen ja palkkaerojen tarkastelu Rita Asplund Elinkeinoelämän Tutkimuslaitos ETLA Taloustieto Oy ETLA B233 ISSN 0356-7443 ESR-hanke

Lisätiedot

3.3 Paraabeli toisen asteen polynomifunktion kuvaajana. Toisen asteen epäyhtälö

3.3 Paraabeli toisen asteen polynomifunktion kuvaajana. Toisen asteen epäyhtälö 3.3 Paraabeli toisen asteen polynomifunktion kuvaajana. Toisen asteen epäyhtälö Yhtälön (tai funktion) y = a + b + c, missä a 0, kuvaaja ei ole suora, mutta ei ole yhtälökään ensimmäistä astetta. Funktioiden

Lisätiedot

Maksuluokkamallin vaikutus työkyvyttömyysriskiin ja työssä jatkamiseen

Maksuluokkamallin vaikutus työkyvyttömyysriskiin ja työssä jatkamiseen Maksuluokkamallin vaikutus työkyvyttömyysriskiin ja työssä jatkamiseen Juha Tuomala Tomi Kyyrä VATT Väestötieteen jatko- ja täydennyskoulutusseminaari 2015 Motivointi Työkyvyttömyys yleisin syy ennenaikaiselle

Lisätiedot

suomalainen palkkarakenne

suomalainen palkkarakenne suomalainen palkkarakenne Muutokset syyt seuraukset Rita Asplund & Merja Kauhanen (toim.) Elinkeinoelämän Tutkimuslaitos ETLA Palkansaajien tutkimuslaitos Taloustieto Oy ETLA B245 ISSN 0356-7443 Palkansaajien

Lisätiedot

Ekonomien palkkaerot 2011

Ekonomien palkkaerot 2011 SEFEN RAPORTTEJA 2/2012 Ekonomien palkkaerot 2011 Real Stats Oy SUOMEN EKONOMILII INLANDS EKONOMFÖRBUN Sisällysluettelo 1. Johdanto... 3 2. Tutkimuksen aineisto ja menetelmät... 5 3. Tulokset... 6 3.1

Lisätiedot

VAKUUTUSALAN TASA- ARVORAPORTTI 2011

VAKUUTUSALAN TASA- ARVORAPORTTI 2011 VAKUUTUSALAN TASA- ARVORAPORTTI 2011 Vuoden 2010 tilastojen valossa VAKUUTUSVÄEN LIITTO VvL ry n 17.2.2012 n Vakuutusalan tasa-arvoraportti 2011 n 2 Vakuutusalan työvoima Alalla työskenteli vuonna 2010

Lisätiedot

Ajankäyttötutkimuksen satoa eli miten saan ystäviä, menestystä ja hyvän arvosanan tietojenkäsittelyteorian perusteista

Ajankäyttötutkimuksen satoa eli miten saan ystäviä, menestystä ja hyvän arvosanan tietojenkäsittelyteorian perusteista Ajankäyttötutkimuksen satoa eli miten saan ystäviä, menestystä ja hyvän arvosanan tietojenkäsittelyteorian perusteista Harri Haanpää 18. kesäkuuta 2004 Tietojenkäsittelyteorian perusteiden kevään 2004

Lisätiedot

Logistiikka-alojen palkkakysely 2013 Kuljetus

Logistiikka-alojen palkkakysely 2013 Kuljetus Logistiikka-alojen palkkakysely 2013 Sukupuoli 10 8 6 65 % 35 % 2 nainen mies Ikä 18 vuotta tai alle 19-26 4 % 27-36 37-46 47-56 57-62 22 % 27 % 29 % 17 % 63 vuotta tai yli 1 % 2 6 8 10 Asuinpaikkakuntasi

Lisätiedot

Kansantalouden kuvioharjoitus

Kansantalouden kuvioharjoitus Kansantalouden kuvioharjoitus Huom: Tämän sarjan tehtävät liittyvät sovellustiivistelmässä annettuihin kansantalouden kuvioharjoituksiin. 1. Kuvioon nro 1 on piirretty BKT:n määrän muutoksia neljännesvuosittain

Lisätiedot

TIIVISTELMÄ. Työstä eläkkeelle tulokehitys ja korvaussuhteet. Eläketurvakeskuksen raportteja 2010:3. Juha Rantala ja Ilpo Suoniemi

TIIVISTELMÄ. Työstä eläkkeelle tulokehitys ja korvaussuhteet. Eläketurvakeskuksen raportteja 2010:3. Juha Rantala ja Ilpo Suoniemi R RAPORTTEJA Eläketurvakeskuksen raportteja 2010:3 TIIVISTELMÄ Juha Rantala ja Ilpo Suoniemi Työstä eläkkeelle tulokehitys ja korvaussuhteet Tutkimuksessa arvioitiin, mitä muutoksia henkilön tuloissa ja

Lisätiedot

Palvelualojen taskutilasto 2012

Palvelualojen taskutilasto 2012 Jäsenyys ja liittyminen 030 100 600 Jäsenten työsuhdeasiat 030 100 620 Työttömyysturvaneuvonta 020 690 211 Vaihde 020 774 002 (ma pe klo 9 16) www.pam.fi pam@pam.fi etunimi.sukunimi@pam.fi Keskustoimisto

Lisätiedot

TILASTOTYO RYHMA N RAPORTTI RAHOITUSALAN ANSIOKEHITYKSESTA TILASTOKAUDELLA 2010-2011

TILASTOTYO RYHMA N RAPORTTI RAHOITUSALAN ANSIOKEHITYKSESTA TILASTOKAUDELLA 2010-2011 TILASTOTYO RYHMA N RAPORTTI RAHOITUSALAN ANSIOKEHITYKSESTA TILASTOKAUDELLA 2010-2011 Sisällys 1. TAUSTAA... 2 2. ANSIOKEHITYS AJALLA LOKAKUU 2010 LOKAKUU 2011... 3 3. IDENTTISTEN HENKILÖIDEN ANSIOKEHITYS...

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit s t ja t kahden Sisältö t ja t t ja t kahden kahden t ja t kahden t ja t Tällä luennolla käsitellään epäparametrisia eli

Lisätiedot

TASA-ARVOLAKI TYÖELÄMÄSSÄ

TASA-ARVOLAKI TYÖELÄMÄSSÄ TASA-ARVOLAKI TYÖELÄMÄSSÄ Koulutus työelämän asiantuntijoille 14.4.2015 Hallitussihteeri Projektipäällikkö Outi Viitamaa-Tervonen Tasa-arvolain syrjintäkiellot työelämässä Terhi Tullkki 15.4.2015 Suomen

Lisätiedot

Apteekkien kokonaistaloudellinen tilanne

Apteekkien kokonaistaloudellinen tilanne Apteekkien kokonaistaloudellinen tilanne Janne Huovari ja Sami Pakarinen, Pellervon taloustutkimus PTT 8.1.2014 Yhteenveto 1) Vuonna 2012 apteekkien erillisyhtiöitä 132 kpl. Vuoden 2010 jälkeen uusia erillisyhtiöitä

Lisätiedot

Anna tutki: Naisen asema työelämässä

Anna tutki: Naisen asema työelämässä Anna tutki: Naisen asema työelämässä 2 Tutkimuksen tausta ja toteutus Tavoitteena selvittää naisten asemaa työelämässä Tutkimuksen teettäjä Yhtyneet Kuvalehdet Oy / Anna-lehti, toteutus Iro Research Oy

Lisätiedot

TASA-ARVON EDISTÄMINEN JA PALKKAKARTOITUS

TASA-ARVON EDISTÄMINEN JA PALKKAKARTOITUS TASA-ARVON EDISTÄMINEN JA PALKKAKARTOITUS 1 17.4.2015 2 17.4.2015 Outi Viitamaa- Tervonen Eurobarometri 82.4 Sukupuolten välinen tasa-arvo aineisto kerätty 11-12/2014 3 17.4.2015 Palkkatasa-arvo Naisten

Lisätiedot

Miehet haluavat seksiä useammin kuin naiset

Miehet haluavat seksiä useammin kuin naiset Miehet haluavat seksiä useammin kuin naiset Julkisessa keskustelussa nostetaan ajoittain esille väitteitä siitä, haluavatko miehet vai naiset seksiä useammin ja joutuvatko jotkut elämään seksuaalisessa

Lisätiedot

Lappeenrannan toimialakatsaus 2014

Lappeenrannan toimialakatsaus 2014 Lappeenrannan toimialakatsaus 2014 14.10.2014 Tilaaja: Lappeenrannan kaupunki Toimittaja: Kaupunkitutkimus TA Oy Tietolähde: Tilastokeskus, asiakaskohtainen suhdannepalvelu Kuvaajat: Yhteyshenkilöt: Yritysten

Lisätiedot

KOHTI 1800 EURON ALINTA PALKKAA. 8.6.2013 Järvenpää Jaana Ylitalo

KOHTI 1800 EURON ALINTA PALKKAA. 8.6.2013 Järvenpää Jaana Ylitalo KOHTI 1800 EURON ALINTA PALKKAA 8.6.2013 Järvenpää Jaana Ylitalo SAK:n edustajakokous 2011 SAK:laisen palkkapolitiikan perusajatuksena on solidaarisuus. Samasta ja samanarvoisesta työstä on maksettava

Lisätiedot

TASA-ARVON EDISTÄMINEN JA PALKKAKARTOITUS

TASA-ARVON EDISTÄMINEN JA PALKKAKARTOITUS TASA-ARVON EDISTÄMINEN JA PALKKAKARTOITUS 1 5.5.2015 Naisten ja miesten tasa-arvo työelämässä Naisten ja miesten tosiasiallisissa oloissa tuntuvia eroja Työelämässä rakenteita, jotka ylläpitävät sukupuolten

Lisätiedot

Lappeenrannan toimialakatsaus 2013

Lappeenrannan toimialakatsaus 2013 Lappeenrannan toimialakatsaus 2013 14.10.2013 Tilaaja: Lappeenrannan kaupunki Toimittaja: Kaupunkitutkimus TA Oy Tietolähde: Tilastokeskus, asiakaskohtainen suhdannepalvelu Kuvaajat: Yhteyshenkilöt: Yritysten

Lisätiedot

PALKKATILASTOJA KOSKEVIEN TIETOJEN HANKKIMINEN ELINKEINOELÄMÄN KESKUSLIITTO EK:STA

PALKKATILASTOJA KOSKEVIEN TIETOJEN HANKKIMINEN ELINKEINOELÄMÄN KESKUSLIITTO EK:STA TAPATURMA-ASIAIN KORVAUSLAUTAKUNTA KIERTOKIRJE 6/2014 Bulevardi 28 00120 Helsinki 1(5) Puh. 0404 504 244 Faksi 0404 504 246 Teemu Kastula 17.9.2014 PALKKATILASTOJA KOSKEVIEN TIETOJEN HANKKIMINEN ELINKEINOELÄMÄN

Lisätiedot

Sama palkka samasta ja samanarvoisesta työstä

Sama palkka samasta ja samanarvoisesta työstä Palkkatasa-arvon edistäminen samapalkkaisuusohjelmassa Outi Viitamaa-Tervonen, sosiaali- ja terveysministeriö Ansaitset enemmän! UNI Naiset Finland 1.9.2012 Naisten ja miesten välinen palkkaero on Suomessa

Lisätiedot

Kaupan palkkaluokittelu käyttöön 1.5.2008

Kaupan palkkaluokittelu käyttöön 1.5.2008 Kaupan palkkaluokittelu käyttöön 1.5.2008 1. Johdanto Nykyiset Kaupan työehtosopimuksen palkkamääräykset koskevat perinteisiä kaupan ammatteja. Alan yrityksissä työskentelee kuitenkin nk. vieraitten alojen

Lisätiedot

Mitä eläkeuudistuksesta seuraa? Työeläkepäivä 13.11.2014 Jukka Rantala

Mitä eläkeuudistuksesta seuraa? Työeläkepäivä 13.11.2014 Jukka Rantala Mitä eläkeuudistuksesta seuraa? Työeläkepäivä 13.11.2014 Jukka Rantala Eläkeratkaisu: 65-vuotiaana eläkkeelle pääsevä mies ei halua isänsä kohtaloa, joka kuoli puoli vuotta ennen odotettua eläkeratkaisua.

Lisätiedot

SPSS-pikaohje. Jukka Jauhiainen OAMK / Tekniikan yksikkö

SPSS-pikaohje. Jukka Jauhiainen OAMK / Tekniikan yksikkö SPSS-pikaohje Jukka Jauhiainen OAMK / Tekniikan yksikkö SPSS on ohjelmisto tilastollisten aineistojen analysointiin. Hyvinvointiteknologian ATK-luokassa on asennettuna SPSS versio 13.. Huom! Ainakin joissakin

Lisätiedot

Kauniaisissa parhaat kuntapalvelut

Kauniaisissa parhaat kuntapalvelut Kauniaisissa parhaat kuntapalvelut Julkaisuvapaa maanantaina 10.12.2012 klo. 06.00 Kuntarating 2012 Suomen kuntien asukastyytyväisyystutkimus Kansainvälinen ja riippumaton EPSI Rating tutkii johdonmukaisesti

Lisätiedot

Bryssel 13. toukokuuta 2011 Nuoret liikkeellä -hanketta koskeva Flash-Eurobarometri

Bryssel 13. toukokuuta 2011 Nuoret liikkeellä -hanketta koskeva Flash-Eurobarometri MEMO/11/292 Bryssel 13. toukokuuta 2011 Bryssel 13. toukokuuta 2011 Nuoret liikkeellä -hanketta koskeva Flash-Eurobarometri Nuorista eurooppalaisista 53 prosenttia muuttaisi ulkomaille töihin Yli puolet

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas LUENNOT Luento Paikka Vko Päivä Pvm Klo 1 L 304 8 Pe 21.2. 08:15-10:00 2 L 304 9 To 27.2. 12:15-14:00 3 L 304 9 Pe 28.2. 08:15-10:00 4 L 304 10 Ke 5.3.

Lisätiedot

Palkat nousivat NIUKASTI

Palkat nousivat NIUKASTI Palkat nousivat NIUKASTI Teksti Henna Laasonen Diplomi-insinöörien keskipalkka toistaiseksi voimassaolevissa työsuhteissa joulukuussa 2011 nousi 5 015 euroon. Mediaanipalkka oli 4 500 euroa kuukaudessa.

Lisätiedot

YHTEENVETO KESÄTYÖNTEKIJÖIDEN JA HAJOITTELIJOIDEN PALKKAUKSESTA KUMITEOLLISUUDESSA VUONNA 2015

YHTEENVETO KESÄTYÖNTEKIJÖIDEN JA HAJOITTELIJOIDEN PALKKAUKSESTA KUMITEOLLISUUDESSA VUONNA 2015 YHTEENVETO KESÄTYÖNTEKIJÖIDEN JA HAJOITTELIJOIDEN PALKKAUKSESTA KUMITEOLLISUUDESSA VUONNA 2015 1. TUTUSTU TYÖELÄMÄÄN JA TIENAA-KESÄHARJOITTELUOHJELMA 2. TYÖNTEKIJÄT Kesäharjoitteluohjelman tarkoituksena

Lisätiedot

Yliopistojen. Tilastojulkaisu Yliopistot

Yliopistojen. Tilastojulkaisu Yliopistot Jälkipainos kielletään. Sivistystyönantajat ry Eteläranta 10, FI-00130 Helsinki, Finland Tel. +358 9 1728 5700 www.sivistystyonantajat.fi Yliopistojen Tilastojulkaisu 2014 yleinen työehtosopimus Yliopistot

Lisätiedot

LOKAN JA PORTTIPAHDAN TEKOJÄRVIEN KALOJEN ELOHOPEAPITOISUUDEN TARKKAILU VUONNA 2012

LOKAN JA PORTTIPAHDAN TEKOJÄRVIEN KALOJEN ELOHOPEAPITOISUUDEN TARKKAILU VUONNA 2012 LOKAN JA PORTTIPAHDAN TEKOJÄRVIEN KALOJEN ELOHOPEAPITOISUUDEN TARKKAILU VUONNA 2012 JOHANNA MEHTÄLÄ 2014 TARKKAILUN PERUSTA Lokan ja Porttipahdan tekojärvien kalaston elohopeapitoisuuksien tarkkailu perustuu

Lisätiedot

Kenguru 2012 Student sivu 1 / 8 (lukion 2. ja 3. vuosi)

Kenguru 2012 Student sivu 1 / 8 (lukion 2. ja 3. vuosi) Kenguru 2012 Student sivu 1 / 8 Nimi Ryhmä Pisteet: Kenguruloikan pituus: Irrota tämä vastauslomake tehtävämonisteesta. Merkitse tehtävän numeron alle valitsemasi vastausvaihtoehto. Väärästä vastauksesta

Lisätiedot

Logistiikka-alojen palkkakysely 2013 Huolinta

Logistiikka-alojen palkkakysely 2013 Huolinta Logistiikka-alojen palkkakysely 2013 Sukupuoli 10 8 79% 6 4 2 21% nainen mies Ikä 18 vuotta tai alle 19-26 3% 27-36 37-46 47-56 25% 28% 29% 57-62 16% 63 vuotta tai yli 2 4 6 8 10 Asuinpaikkakuntasi postinumeroalue

Lisätiedot

TYÖLLISYYS JA TYÖTTÖMYYS HELSINGISSÄ 1. VUOSINELJÄNNEKSELLÄ 2013

TYÖLLISYYS JA TYÖTTÖMYYS HELSINGISSÄ 1. VUOSINELJÄNNEKSELLÄ 2013 16 TYÖLLISYYS JA TYÖTTÖMYYS HELSINGISSÄ 1. VUOSINELJÄNNEKSELLÄ 2013 Helsingin llisyysaste oli vuoden 2013 ensimmäisellä neljänneksellä 71,6 prosenttia. Työllisyysaste putosi vuoden takaisesta prosenttiyksikön.

Lisätiedot

1. Lineaarinen optimointi

1. Lineaarinen optimointi 0 1. Lineaarinen optimointi 1. Lineaarinen optimointi 1.1 Johdatteleva esimerkki Esimerkki 1.1.1 Giapetto s Woodcarving inc. valmistaa kahdenlaisia puuleluja: sotilaita ja junia. Sotilaan myyntihinta on

Lisätiedot

Tilastotyöryhmän raportti rahoitusalan ansiokehityksestä tilastokaudella 2012 2013

Tilastotyöryhmän raportti rahoitusalan ansiokehityksestä tilastokaudella 2012 2013 Tilastotyöryhmän raportti rahoitusalan ansiokehityksestä tilastokaudella 2012 2013 Sisällys 1. Tilastotyöryhmän toimeksianto ja kokoonpano sekä raportin kulku... 1 2. Ansiokehitys lokakuusta 2012 lokakuuhun

Lisätiedot

Tradenomi kaupan alalla. Liiketalouden kehittämispäivät 16.11.2011 Mika Varjonen, toiminnanjohtaja Tradenomiliitto TRAL ry

Tradenomi kaupan alalla. Liiketalouden kehittämispäivät 16.11.2011 Mika Varjonen, toiminnanjohtaja Tradenomiliitto TRAL ry Tradenomi kaupan alalla Liiketalouden kehittämispäivät 16.11.2011 Mika Varjonen, toiminnanjohtaja Tradenomiliitto TRAL ry Tradenomiliitto TRAL ry Tradenomi-, BBA- ja tradenomi (ylempi AMK)- tutkinnon suorittaneiden

Lisätiedot

Turvallisuus- ja kemikaalivirasto (Tukes) Kemikaaliturvallisuus -tutkimus vko 18 ja 19 / 2014 Taloustutkimus Oy / Anne Kosonen 9.5.

Turvallisuus- ja kemikaalivirasto (Tukes) Kemikaaliturvallisuus -tutkimus vko 18 ja 19 / 2014 Taloustutkimus Oy / Anne Kosonen 9.5. Turvallisuus- ja kemikaalivirasto (Tukes) Kemikaaliturvallisuus -tutkimus vko ja 9 / 4 Taloustutkimus Oy / Anne Kosonen 9.5.4 JOHDANTO T7,T7 Tukes / Kemikaaliturvallisuus vko ja 9 Taloustutkimus Oy on

Lisätiedot

Lappeenrannan toimialakatsaus 2015

Lappeenrannan toimialakatsaus 2015 Lappeenrannan toimialakatsaus 2015 26.10.2015 Tilaaja: Lappeenrannan kaupunki Toimittaja: Kaupunkitutkimus TA Oy Tietolähde: Tilastokeskus, asiakaskohtainen suhdannepalvelu Kuvaajat: Yhteyshenkilöt: Yritysten

Lisätiedot