Sociologiska Institutionen
Kandidatuppsats i sociologi, 15 h.p.
Inriktning: Sociologisk Samhällsanalys Ht 2020
Handledare: Roujman Shahbazian
Lön, kön och klassbakgrund
En kvantitativ studie av skillnader i lön mellan svenska män, kvinnor och individer med olika klassbakgrund
Josefin Bryngelson & Hanna Selin
Sammanfattning
Flera studier visar att månadslön varierar mellan individer av olika kön och klassbakgrund.
Då ekonomisk ojämlikhet är skadligt för samhället är det av intresse att undersöka detta i en nutida svensk kontext. Uppsatsens syfte är således att undersöka hur sambandet mellan utbildning och månadslön varierar mellan individer av olika klassbakgrund och mellan könen.
De teoretiska ramverken som tillämpas i uppsatsen utgörs av habitus och homofili. Habitus kan förklara eventuella köns- och klasskillnader i månadslön utifrån hur män och kvinnor fostras på olika sätt, och homofili kan förklara hur män och individer med hög klassbakgrund gynnas av rådande strukturer på arbetsmarknaden. Den tidigare forskningen visar att
utbildning samt klassbakgrund har ett positivt samband med lön, oavsett utbildningsnivå.
Forskningen visar även att män har högre lön än kvinnor, oavsett utbildningsnivå. Det datamaterial som uppsatsen baseras på kommer från den europeiska socialundersökningens nionde omgång i Sverige år 2018–2019 och frågeställningarna besvaras med linjära
regressionsanalyser, där månadslön utgör beroende variabel. Uppsatsen finner inga
signifikanta löneskillnader mellan individer med olika utbildningsnivå eller klassbakgrund, men kvinnor har en genomsnittligt lägre månadslön än män i samtliga analyser, oavsett utbildningsnivå och klassbakgrund.
Avsaknaden av signifikanta skillnader i månadslön mellan grupper av olika utbildningsnivå eller klassbakgrund kan vara en effekt av de reformer som genomförts i Sverige i syfte att minska ojämlikheten mellan individer av olika bakgrund. Könsskillnaderna i lön skulle däremot kunna förklaras av att män innehar fler maktpositioner på arbetsmarknaden: Om män är den dominerande gruppen i högavlönade yrken kommer homofili verka till kvinnors
nackdel. Det kan även argumenteras för att kvinnor löper större risk att utveckla ett habitus som missgynnar dem på arbetsmarknaden.
Nyckelord
Habitus, homofili, klassbakgrund, kön, lön, löneskillnader, utbildning
Innehållsförteckning
1. Inledning ... 1
2. Teori ... 3
2.1 Habitus ... 3
2.2 Homofili ... 5
3. Tidigare forskning ... 6
3.1 Klasskillnader... 6
3.2 Könsskillnader ... 7
3.3 Hypoteser ... 9
4. Metod och data ... 9
4.1 Datainsamlingsmetod och urval ... 9
4.2 Externt bortfall och representativitet ...10
4.3 Internt bortfall och exkluderade observationer ...11
4.4 Variabler och operationalisering ...12
4.4.1 Beroende variabel ...12
4.4.2 Oberoende variabler ...12
4.4.3 Kontrollvariabler...13
4.5 Validitet och reliabilitet ...14
4.6 Metod ...16
4.7 Modeller ...17
4.8 Etiska avväganden ...18
5. Resultat och analys ... 20
5.1 Resultat hypotes 1 ...21
5.2 Resultat hypotes 2 ...21
5.3 Resultat hypotes 3 ...22
6. Diskussion ... 23
6.1 Kritisk reflektion ...25
Källförteckning ... 27
Bilaga 1: Variabelöversikt ... 31
Bilaga 2: Ursprungsvariabel utbildning ... 32
1. Inledning
Ekonomisk ojämlikhet kan betraktas som en av samhällets största utmaningar. Den tar sig uttryck i klyftor mellan olika samhällsgrupper sett till skillnad i förutsättningar, livschanser och resurser (Regeringen 2015). Ekonomisk ojämlikhet är skadligt både för individen och för samhället i stort, bland annat då det ökar risken för social exkludering och kriminalitet samt leder till att vissa grupper systematiskt missgynnas (Brottsförebyggande rådet [BRÅ] 2019:
25–26; Folkhälsomyndigheten [FHM] 2020a). Ekonomisk utsatthet används även som mått på den svenska folkhälsan eftersom det ökar risken för psykisk ohälsa och förkortar
människors livslängd (FHM 2020a; Fritzell, Rehnberg, Bacchus Hertzman & Blomgren 2015).
I syfte att minska ojämlikheten i det svenska samhället har Sveriges regering under större delen av 1900-talet arbetat för att reducera klasskillnader, bland annat sett till möjligheter att utbilda sig. Detta eftersom utbildning visats sig ha ett negativt samband med ekonomisk utsatthet och ett positivt samband med lön (FHM 2020a; Hout 2012;
Universitetskanslersämbetet [UKÄ] 2020: 24–25). Bland de många reformer som genomförts under 1900-talet återfinns införandet av nioårig skolplikt samt implementerandet av gratis lunch, sjukvård och läromedel i grundskolan (Breen 2010; Riksarkivet u.å.).
Trots dessa reformer skiljer sig utbildningsnivån fortfarande mellan individer av olika klassbakgrund, mätt med föräldrarnas utbildningsnivå. Knappt hälften av barn till föräldrar med förgymnasial utbildning gick ut med gymnasiebehörighet 2019, till skillnad från barn till föräldrar med eftergymnasial utbildning där gymnasiebehörigheten var över 90% (FHM 2020b). Individer med en låg klassbakgrund söker sig även till högskola och universitet i lägre grad och senare i livet än individer med hög klassbakgrund (Carlhed 2011: 28; Causa &
Johansson 2010; Erikson & Jonsson 1998; UKÄ 2020: 23).
Valet att vidareutbilda sig varierar även mellan könen. En studie av köns- och klasskillnader i utbildningsnivå inom åtta europeiska länder, däribland Sverige, visar att könsskillnader sett
till utbildningsnivå minskade markant under 1900-talets senare hälft (Breen, Luijkx, Müller &
Pollak 2010: 46) och varje år sedan 1977 har fler kvinnor än män erhållit en examen på svenska universitet och högskolor (Statistiska Centralbyrån [SCB] 2020a; UKÄ 2016: 30).
Vid studerandet av klasspecifika könsskillnader hos individer med låg klassbakgrund har kvinnor visats ha lägre sannolikhet att vidareutbilda sig än män (Causa & Johansson 2010).
Det finns emellertid oförklarliga skillnader i månadslön mellan individer av olika
klassbakgrund och kön även om man studerar individer som genomfört samma utbildning.
Individer med högre klassbakgrund har nämligen visats ha högre lön än de med lägre klassbakgrund även då de genomgått samma utbildning (Erikson & Jonsson 1998; UKÄ 2020: 24). Kvinnor tjänar även systematiskt mindre än män oavsett utbildningsnivå, har lägre sysselsättningsgrad och innehar färre maktpositioner på arbetsplatser (Bygren & Gähler 2012;
SCB 2020b; UKÄ 2020: 11, 35).
Månadslön skiljer sig alltså mellan individer av olika kön och klassbakgrund, även i de fall individerna erhållit likvärdiga utbildningar. Det verkar således finnas mekanismer utöver individens kvalifikationer som påverkar månadslönen vilket gör det sociologiskt relevant att utforska vilka dessa mekanismer är och hur de interagerar med varandra. Möjliga förklaringar till varför kön och klassbakgrund skulle påverka lönenivå går att finna i flera olika teorier varav två appliceras i denna uppsats.
Uppsatsens forskningsbidrag är att besvara nedanstående frågeställningar i en nutida svensk kontext med ett nyligen insamlat datamaterial från åren 2018–2019 (europeiska
socialundersökningen ESS omgång 9). På basis av den tidigare forskningen och teorin ämnar denna uppsats undersöka om och hur månadslön varierar mellan individer av olika
klassbakgrund och mellan könen, i en nutida svensk kontext. Utifrån detta syfte har uppsatsens frågeställningar formulerats:
1. Skiljer sig månadslönen mellan individer med olika klassbakgrund men samma utbildningsnivå?
2. Skiljer sig månadslönen mellan män och kvinnor med samma utbildningsnivå?
3. Skiljer sig månadslönen mellan män och kvinnor med samma klassbakgrund?
Uppsatsen inleds med en genomgång av den teori och tidigare forskning som ligger till grund för uppsatsens tre hypoteser. Därefter redovisas uppsatsens övergripande forskningsdesign och metod, bortfall och variabler samt etiska avväganden. Uppsatsen avslutas med en
genomgång av de resultat som framkommer samt en diskussion kring dessa med förankring i den teori och tidigare forskning som presenterats.
2. Teori
Under denna rubrik presenteras uppsatsens centrala teoretiska begrepp: habitus och homofili.
Därefter presenteras tidigare forskning relaterad till uppsatsens frågeställningar.
2.1 Habitus
Vilken position man innehar i ett socialt fält beror på mängden kapital man besitter, samt vilken typ av kapital (Bourdieu 1987; Bourdieu 2012/1994a: 339). Kapital kan vara
egenskaper eller materiella ting vars gemensamma drag är att de erhåller en särskild mening i fältets kontext (Calhoun, Gerteis, Moody, Pfaff & Virk 2012: 330–331). Bourdieu identifierar fyra typer av kapital; ekonomiskt, socialt, symboliskt och kulturellt kapital.
Det kan argumenteras för att ekonomiskt och kulturellt kapital är de mest inflytelserika kapitaltyperna eftersom de formar individers hela livsstilar, från yrke och partisympati till intressen och musiksmak, och är de tydligaste markörerna för vad som skiljer olika klasser åt (Bourdieu 2012/1994a: 338). Ekonomiskt kapital består av materiella tillgångar såsom pengar, medan kulturellt kapital tar sig uttryck i att vara väl bevandrad inom finkultur, vara välutbildad och att använda ett formellt språk (Calhoun et al. 2012: 330). Individer med lika mängder kapital har även högre sannolikhet dels att träffas och dels att komma överens, till skillnad från individer på helt olika platser i den sociala hierarkin (Bourdieu 2012/1994a:
342). Individer i olika sociala positioner lever alltså sannolikt skilda liv både i social och spatial mening.
Kapital utgör således en fundamental del av utvecklandet av individens habitus (Calhoun et al. 2012: 330). Människans habitus är en kombination av erfarenheter, handlingsmöjligheter,
vad som anses vara realistiska mål samt levnadsförhållanden och utgör ett slags ramverk utifrån vilket människan navigerar sig genom livet (Bourdieu 2012/1994b: 349). Habitus reproduceras intergenerationellt (till exempel från föräldrar till barn) och förklarar det sätt som individens förflutna ständigt närvarar i det nutida (Bourdieu 2012/1994b: 349). Habitus är bundet till individen, även om individer inom samma grupp kan ha haft liknande
upplevelser och därför utvecklat liknande habitus - exempelvis individer med liknande
klassbakgrund (Bourdieu 1987; Bourdieu 2012/1994b: 351, 353–354). Växer en individ upp i en miljö där hög utbildning inte är ett realistiskt eller lönsamt alternativ kan individen komma att i större grad anamma denna inställning och handla därefter, om än omedvetet. Habitus kan därmed påverka individens aspirationsnivå och förklara varför individer med en hög
klassbakgrund skulle kunna vara mer intresserade av att göra karriär än de som växt upp i en lägre klass (Bourdieu 1987; Calhoun et al. 2012: 329; Erikson & Jonsson 1998), vilket skulle kunna förklara varför löneskillnader återfinns mellan individer med olika klassbakgrund. På samma sätt kan ett resonemang föras kring könsskillnader: Om kvinnor redan från ung ålder förväntas prioritera familj över karriär, riskerar den uppfattningen att bli en del av kvinnors habitus och påverka deras aspirationsnivå. Uppfattningen att kvinnor förväntas vara mer bundna av familjeansvar än män missgynnar därmed kvinnor på arbetsmarknaden, oavsett om så är fallet eller inte (Magnusson 2010). Således skulle en man kunna nå en högre ställning på arbetsmarknaden än en kvinna trots samma utbildning, och detsamma gäller mellan individer av hög respektive låg klassbakgrund.
Individer med högre klassbakgrund kan även ha erhållit vissa kulturellt förvärvade
egenskaper eller beteenden i form av kulturellt kapital som arbetsgivare i högavlönade yrken eftersträvar hos sina anställda - exempelvis en naturlig fallenhet för hur man ska föra sig i en given kontext (Bourdieu 2012/1994b: 349; Erikson & Jonsson 1998). Dessa förvärvade egenskaper skulle även kunna kopplas till kön då det är möjligt att kvinnor och män utvecklar olika egenskaper och beteenden som sedan värderas olika på arbetsmarknaden (Dumais 2002). Det har exempelvis föreslagits att kvinnor i högre grad än män fostras till att vara fogliga och ödmjuka (Mickelson 1989) och skulle därmed kunna utveckla ett habitus som speglar detta, vilket riskerar att missgynna dem på en konkurrenskraftig arbetsmarknad.
Teorin om habitus utgår emellertid inte från 2000-talets Sverige utan från det franska
samhället under 1900-talets senare hälft. Frankrike och Sverige skiljer sig åt i möjligheten till social rörlighet, vilket kan härledas till skillnader i ländernas välfärdssystem där Sveriges är
mer omfattande än Frankrikes (Causa & Johansson 2010). Detta kan göra teorin om habitus mindre applicerbar i en nutida svensk kontext. Begreppet habitus innefattar dessutom en stor mängd faktorer som är svåra att kvantifiera och därmed operationalisera. Därför görs det vissa anpassningar av teorin för att passa denna studies syfte – bland annat används föräldrarnas högsta avslutade utbildning för att mäta klassbakgrund, vilken ligger till grund för individens eget habitus.
2.2 Homofili
Teorin om homofili formulerades av Merton och Lazarsfeld (1954/1954) och innebär att kontakter uppstår mellan människor som är lika i något avseende i högre grad än människor som inte är det. Teorin ämnar åskådliggöra den process som ligger bakom skapandet av sociala relationer och förklarar varför relationer tenderar att vara homogena sett till värderingar och olika sociodemografiska egenskaper.
Alla människor tillhör olika sociodemografiska grupper - däribland kön och klass - och dessa grupper förknippas med olika egenskaper (McPherson, Smith-Lovin & Cook 2001).
Egenskaperna ses ofta som gemensamma drag som karaktäriserar gruppen snarare än individuella variationer. Eftersom människor tenderar att umgås med andra som är lika en själv utifrån dessa sociodemografiska egenskaper reproduceras även eventuella likheter inom gruppen, vilket stärker sammanhållningen. Likheterna blir således en markör som skiljer ingruppen från utgruppen (McPherson, Smith-Lovin & Cook 2001).
Homofili innebär alltså att individer i hög grad dras till individer som är lika dem själva - sett till exempelvis klass, politisk läggning eller kön (McPherson, Smith-Lovin & Cook 2001;
Merton & Lazarsfeld 1954/1954: 27). Denna selektion leder till att grupper får särskilda beteendemönster, normer och andra sociala karaktärsdrag som skiljer en grupp från en annan, och den stereotypa uppfattningen av hur exempelvis män, arbetare eller överklassen beter sig befästs. Även om en viss grad av homofili kan skapa sammanhållning inom en grupp, kan det även få negativa konsekvenser (Merton & Lazarsfeld 1954/1954: 64). Exempelvis kan
klassbakgrund påverka vilken månadslön en individ får eftersom individer med en högre klassbakgrund kan ha starkare sociala nätverk på arbetsmarknaden, jämfört med en individ med lägre klassbakgrund (Erikson & Jonsson 1998). Om exempelvis släkt och vänner återfinns i maktpositioner eller högavlönade yrken, vilket med stor sannolikhet är fallet om
man har en hög klassbakgrund, kan dessa kontakter hjälpa en att förbättra sin ställning på arbetsmarknaden jämfört med om man inte har dessa i sin närhet.
En arbetsplats med hög grad av homofili kan vidare ge upphov till särbehandling i rekrytering och befordran, där individer med gemensamma drag får en starkare relation till varandra vilket begränsar den sociala rörligheten på arbetsmarknaden (Erikson & Jonsson 1998). Män skulle kunna föredra att anställa andra män, samtidigt som individer med hög klassbakgrund skulle kunna föredra att anställa andra med hög klassbakgrund. Detta möjliggörs av att sammanhållning i den egna gruppen (exempelvis mellan individer av hög klassbakgrund) är stark, vilket medför ett avstånd till de som inte tillhör gruppen (McPherson, Smith-Lovin &
Cook 2001). I en situation där en man och en kvinna, eller individer med låg respektive hög klassbakgrund, står inför en eventuell anställning på en arbetsplats som är mans- eller hög klassdominerad kommer individen som tillhör den dominerande gruppen således ha ett
försprång, oavsett kvalifikationer. Klassbakgrund och utbildningsnivå har dock visat sig ha en starkare segregerande effekt än exempelvis kön (McPherson, Smith-Lovin & Cook 2001).
Teorin om homofili uppkom i 50-talets USA för att förklara rassegregation (Merton &
Lazarsfeld 1954/1954: 21). Den kan således argumenteras vara irrelevant för att förklara klass- och könsskillnader i en nutida svensk kontext. Teorin har dock utvecklats med tiden till att innefatta mer än segregation mellan olika etniska grupper och förekomsten av homofili har även kunnat påvisas i flera studier, varpå den kommer att appliceras även i denna studie.
3. Tidigare forskning
Nedan presenteras den tidigare forskning som är central för uppsatsen syfte. Avsnittet är indelat i två separata delar där den första delen redogör för klasskillnader och det andra redogör för könsskillnader, både utifrån utbildning och lön.
3.1 Klasskillnader
Trots att den sociala rörligheten är större i Sverige än i många andra europeiska länder (Breen
& Jonsson 2007) påverkar klassbakgrund fortfarande individers livschanser. Exempelvis har
en studie över fyra generationer i Sverige visat att familjebakgrund har mycket stor betydelse för vilken utbildning en individ får (Lindahl, Palme, Sandgren Massih & Sjögren 2012: 22).
Utbildningsnivån hos den äldsta generationen har exempelvis visat sig vara signifikant för att förklara utbildningsnivån hos den fjärde generationen och dessutom oberoende av kön (Lindahl et al. 2012: 14–15). Även Erikson och Jonsson (1996: 4, 9–11) menar att denna begränsade sociala rörlighet i Sverige kan härledas till en intergenerationell klassreproduktion som sker genom utbildning.
Trots att klasskillnader i utbildning har minskat över tid i Sverige (Breen & Jonsson 2007;
Breen, Luijkx, Müller & Pollak 2009) så finns stöd för att klassbakgrund, utöver utbildning, även påverkar individers lön (Erikson & Jonsson 1998; UKÄ 2020: 23). Individer i Sverige med högre klassbakgrund - mätt genom föräldrarnas högsta avslutade utbildning - har
nämligen i genomsnitt högre lön än de med lägre klassbakgrund, kontrollerat för utbildning. I Eriksons och Jonssons studie kvarstår klassbakgrund dessutom som signifikant för att förklara skillnad i lön även när individens egen klassposition inkluderas i analyserna (Erikson &
Jonsson 1998).
Individens egen klass – mätt utifrån yrkesposition – har dock visats vara begränsad för att predicera lön över lång tid. Kim, Tamborini och Sakamoto (2018) har undersökt löner över flera generationer i USA och finner att klass mätt genom yrkesposition är en relativt svag prediktor när det kommer till att predicera lön över en längre period. Istället framgår det att individens nuvarande lön är bättre lämpad för att förklara variation i lön över längre tid.
3.2 Könsskillnader
Trots att fler kvinnor än män varje år erhåller en högskoleexamen i Sverige har män högre lön än kvinnor, oavsett vilken utbildningsnivå som studeras (SCB 2020a; UKÄ 2016: 30; UKÄ 2020: 11, 35). Män och kvinnor tenderar dock att studera inom olika ämnesområden, vilket kan förklara en del av könslönegapet då olika utbildningar leder till olika hög lön (UKÄ 2020:
12–15). En studie över USA når exempelvis slutsatsen att 14% av könslönegapet mellan kvinnor och män beror på könssegregering efter ämnesområde vilket kopplas till en generell nedvärdering av yrken med kvinnodominerad arbetskraft (Bobbitt-Zeher 2007).
Könssegregationen på arbetsmarknaden tar sig bland annat uttryck genom att mansdominerade yrken generellt har en högre lönenivå än kvinnodominerade yrken
(Jämställdhetsombudsmannen [JämO] u.å.). Män har emellertid en generellt högre lönenivå än kvinnor även inom kvinnodominerade yrken (SCB 2020c: 76). Om man jämför kvinnor och män med samma yrke så var skillnaden i lön dock relativt liten mellan åren 1980–2000 i Sverige vilket innebär att en del av könslönegapet kan förklaras av könssegregation mellan yrken, även om en oförklarad del kvarstår (JämO u.å.; Meyersson Milgrom, Petersen &
Snartland 2001).
Mäns högre lön än kvinnor oavsett utbildning kan bland annat bero på att män innehar fler maktpositioner än kvinnor på arbetsmarknaden i Sverige (Bygren & Gähler 2012). En möjlig förklaring till detta är att kvinnors humankapital i form av exempelvis kontakter och
erfarenhet begränsas av att de generellt tar ett större ansvar för barnomsorg och hushållsarbete (Bygren & Gähler 2012; Magnusson 2010). Deras chanser att nå prestigefyllda positioner på arbetsmarknaden försämras på så sätt eftersom mer tid läggs på obetalt arbete.
En annan förklaring till könsskillnader i innehavandet av maktpositioner är
könsdiskriminering. Om arbetsgivare föredrar att anställa män, trots att det finns lika
meriterade kvinnor, kommer män i högre grad än kvinnor kunna nå maktpositioner (Bygren &
Gähler 2012). Exempelvis kan kvinnor missgynnas av det faktum att de tenderar att vara mer bundna av familjeansvar än män, något som arbetsgivaren kan anta riskerar påverka deras produktivitet (Bygren & Gähler 2012; Magnusson 2010). Även om kvinnan i fråga inte är bunden av familjeansvar i dagsläget kan arbetsgivaren se risken att hon kommer bli det i framtiden, exempelvis om hon blir gravid. En studie från 2017 undersökte dock huruvida kvinnor diskrimineras på arbetsmarknaden i Sverige på grund av att de tenderar att vara mer bundna av familjeansvar än män och fann inga tecken som tydde på att kvinnor systematiskt valdes bort till förmån för sina manliga konkurrenter, oavsett föräldrastatus (Bygren,
Erlandsson & Gähler 2017).
Kim, Tamborini och Sakamoto (2018) finner att studieområde, yrkesposition samt lön har svagare prediktiv förmåga gällande långtidsintäkter för kvinnor än för män. Detta kopplas till att kvinnors långtidsintäkter skulle påverkas starkare av könssegregation på arbetsmarknaden, familjeansvar och hushållsarbete än vad mäns långtidsintäkter gör. Studien kommer också fram till att yrke har ett starkare samband med långtidsintäkter för kvinnor än vad utbildning har. Sambandet mellan årslön och intäkter över lång tid ser dock liknande ut oavsett vilket kön som studeras (Kim, Tamborini & Sakamoto 2018).
3.3 Hypoteser
På basis av den tidigare forskningen och teorin förs ett resonemang fram som bygger på att systematiskt missgynnade grupper, som kvinnor och individer med låg klassbakgrund, kan antas tjäna mer på att utbilda sig än män och individer med hög klassbakgrund. Utifrån teorierna om habitus och homofili kan det dock argumenteras för att män och individer med hög klassbakgrund har ett försprång redan före eventuell utbildning enbart på basis av sin grupptillhörighet. Individer med en hög klassbakgrund kan därför antas erhålla en
genomsnittligt högre lön än individer från låg klassbakgrund oavsett utbildningsnivå, samtidigt som män kan antas erhålla en högre lön än kvinnor - oavsett utbildningsnivå och klassbakgrund.Baserat på detta resonemang har följande hypoteser formulerats:
Hypotes 1: Individer med låg klassbakgrund och hög utbildning har lägre månadslön än individer med hög klassbakgrund och hög utbildning
Hypotes 2: Kvinnor med hög utbildning har lägre månadslön än män med hög utbildning Hypotes 3: Kvinnor med hög klassbakgrund har lägre månadslön än med män med hög klassbakgrund
4. Metod och data
Nedan presenteras uppsatsens datainsamlingsmetod, bortfall, variabler och dess operationalisering samt uppsatsens validitet och reliabilitet. Avsnittet avslutas med
genomgång av hur rapportens frågeställningar ska besvaras och hur hypoteserna testas, samt en genomgång av de etiska principerna.
4.1 Datainsamlingsmetod och urval
Den här uppsatsen bygger på tvärsnittsdata från den europeiska socialundersökningens (ESS) nionde omgång. Undersökningen genomförs en gång vartannat år i cirka 30 länder i Europa (European Social Survey [ESS] u.å.a) och i Sverige genomförs undersökningen av IPSOS på uppdrag av Umeå universitet (IPSOS u.å.a). Datamaterialet är insamlat genom strukturerade besöksintervjuer som genomfördes i Sverige mellan augusti 2018 och maj 2019 (ESS u.å.a;
ESS u.å.b; ESS u.å.c). Respondenterna i omgång nio valdes ut genom ett riksrepresentativt obundet slumpmässigt urval över Sveriges befolkning i alla åldrar från och med 15 år (IPSOS u.å.a; ESS u.å.b). Det slutgiltiga urvalet utgjordes av 3946 individer och dessa kontaktades initialt via telefon med inbjudan till att medverka, varefter missivbrev och GDPR-brev skickades ut (ESS u.å.d; IPSOS u.å.a; IPSOS u.å.b). Minst 15 kontaktförsök via telefon eller besök gjordes per respondent som inte var anträffbar (IPSOS u.å.a) och totalt skickades tre stycken missivbrev ut om ingen kontakt upprättades. I det andra missivbrevet erbjöds respondenterna belöning i form av ett presentkort om de valde att delta och samma erbjudande återfanns i det tredje brevet (IPSOS u.å.b). Totalt valde 1539 respondenter att medverka i undersökningen (ESS u.å.c).
4.2 Externt bortfall och representativitet
Av alla behöriga individer som valdes ut till att delta i studien medverkade 39% och bortfallet uppgår således till 61% (ESS u.å.c). Det problematiska med bortfall är ovissheten kring hur de som valde att medverka skiljer sig från de som inte valde att medverka (Dahmström 2011:
357). Ett stort bortfall riskerar därför att snedvrida resultaten och för att ta hänsyn till detta har datamaterialet viktats. Detta har gjorts genom en efterstratifiering av datamaterialet efter kön, ålder, utbildning och bostadsort, där varje stratum justerats till att spegla gruppens andel av populationen (ESS u.å.e; ESS u.å.f). Datamaterialet blir således mer representativt för Sveriges befolkning och risken för bias i analyserna minskar (Kaminska 2020: 3). Den viktigaste funktionen som viktandet av datamaterialet fyller i denna undersökning är att det gör det möjligt att ta hänsyn till att benägenheten att delta i en undersökning kan se olika ut mellan grupper av olika egenskaper (Dahmström 2011: 363–364). Det är alltså av mindre vikt om deltagandet skulle varit större hos exempelvis kvinnor än hos män, eftersom
efterstratifieringen väger upp inflytandet från männens svar på resultatet.
Det analytiska stickprovet som den här uppsatsen baseras på består emellertid enbart av 667 observationer till följd av att vissa observationer exkluderats (se avsnitt 4.3 Internt bortfall och exkluderade observationer). Den vikt som appliceras i analyserna har tagits fram i syfte att användas i analyser som inkluderar samtliga 1539 observationer och kan således sägas vara mindre behjälplig för analyserna i denna uppsats. I syfte att minska effekten av bortfallet appliceras vikten dock ändå, men med full medvetenhet om dess begränsningar för denna studie.
4.3 Internt bortfall och exkluderade observationer
I tabell 1 presenteras uppsatsens interna bortfall. Det interna bortfallet för månadslön är påtagligt. Eftersom respondenterna hade valet att hoppa över frågor går bortfallet delvis att härleda till frågans känsliga natur. Övriga variabler har emellertid ett relativt lågt internt bortfall (se tabell 1). Samtliga observationer där respondenter angett “vet ej” eller “annat”
räknas till det interna bortfallet.
Tabell 1: Antal och andel internt bortfall för respektive variabel (utifrån n = 1539)
Variabel Antal Andel (%)
Månadslön 762 49,51
Utbildningsnivå 30 1,95
Klassbakgrund 181 11,76
Kön 0 0,00
Ålder 0 0,00
Förälder 4 0,00
Svenskfödd 1 0,00
Yrkesposition 54 3,51
Utöver det interna bortfallet exkluderas ytterligare observationer från datamaterialet. 55 respondenter exkluderas då de angett en ålder på under 20 år och därför inte kan antas ha gjort entré på arbetsmarknaden ännu. Ytterligare 473 respondenter exkluderas eftersom dessa uppgett att de är pensionärer och således inte lönearbetar.
16 respondenter har uppgett en månadslön som avviker kraftigt från övriga observationer och exkluderas därför. 15 av de svar som exkluderas har angett en månadslön på under 1000 kr och bedöms därför vara orimligt låga. Den återstående respondenten som exkluderas har angett en månadslön på 700 000 vilket är ovanligt högt, även jämfört med de högsta
genomsnittliga månadslönerna i Sverige (SCB 2020d). Ett df-betatest visar att denna enskilda observation skulle ha en oproportionerligt stor inverkan på regressionsmodellens koefficienter och observationen exkluderas därför (Edling & Hedström 2003: 170).
För att kunna härleda förändringen mellan modellerna till inkluderande av variabler och inte inkluderandet av nya observationer hålls antalet observationer konstant mellan varje modell - på så sätt nås jämförbarhet mellan uppsatsens analyser. Alla respondenter som saknar
observerat värde på minst en av uppsatsens variabler exkluderas därför ur datamaterialet. Det analytiska stickprovet som uppsatsens analyser bygger på består därför av 667 observationer.
4.4 Variabler och operationalisering
Nedan presenteras uppsatsens variabler samt hur de operationaliseras för att passa studiens syfte. Ett flertal variabler som används i analyserna är kategoriska. För att kunna inkludera dem i regressionsanalyser skapas dummyvariabler, vilket gör att analyserna inte får problem med bristande ekvidistans och gör det möjligt för icke-numeriska variabler att erhålla
numeriska värden. För en närmare beskrivning av hur varje variabel är fördelad se bilaga 1.
4.4.1 Beroende variabel
Respondentens månatliga arbetsinkomst mäts med frågan “Vad är din normala månatliga bruttolön före skatter och avdrag?” och respondenternas svar är angivna i SEK (ESS 2019).
Månadslön anses vara ett mer lämpligt mått än inkomst för att studera ojämlikhet på
arbetsmarknaden eftersom månadslön enbart innefattar den ersättning man erhåller från utfört arbete, medan inkomst innefattar allt från månadslön till kapitalintäkter och bidrag (SCB u.å.a). Detta gör månadslön lämpligt att använda i en uppsats som ämnar studera om skillnad i lön föreligger mellan individer tillhörande olika grupper. För att ta hänsyn till att variabeln månadslön är positivt snedfördelad och inte normalfördelad logaritmeras variabeln. Detta medför att tolkningen av en enhetsförändring i månadslön är relativ och inte i absoluta tal (se avsnitt 4.6 Metod).
4.4.2 Oberoende variabler
Utbildningsnivå mäts med frågan “Vilken är din högsta avklarade utbildning?” (ESS 2019).
Med avklarad utbildning avses genomförda utbildningar där examensbevis eller motsvarande erhållits, samt kurser eller utbildningar där deltagande varit fullständigt men där inget
examensbevis tilldelats. Respondenternas möjliga svarsalternativ var 21 stycken (bilaga 2).
Variabeln klassindelas i två grupper; låg utbildning (gymnasial utbildning eller lägre) och hög utbildning (eftergymnasial utbildning). Gymnasial och förgymnasial utbildning sammanslås eftersom andelen som angivit förgymnasial utbildning som högsta utbildningsnivå är mycket
liten. En dummyvariabel för utbildning skapas (0=låg utbildning, 1=hög utbildning), där “låg utbildning” är referenskategori.
Klassbakgrund mäts med frågorna ”Vilken är/var din fars högsta avklarade utbildning?” samt
”Vilken är/var din mors högsta avklarade utbildning?” (ESS 2019). Utbildning kan ses som ett alternativ till den socioekonomiska indelningen SEI (SCB u.å.b) och används därför som markör för vilken social bakgrund, eller klassbakgrund, respondenterna tillhör. Utbildning utgör även en väsentlig del av det kulturella kapitalet och påverkar därmed individens habitus och plats i den sociala hierarkin. De möjliga svarsalternativen är desamma som för
respondentens egen utbildning och även här delas variabeln in i låg respektive hög utbildning, motsvarande låg respektive hög klassbakgrund. Utifrån faderns och moderns högsta
utbildningsnivå skapas en ny variabel som anger den högst utbildade förälderns
utbildningsnivå. I de fall föräldrarnas utbildningsnivå är desamma anges faderns utbildning.
En dummyvariabel skapas (0=Låg klassbakgrund, 1=Hög klassbakgrund), med “låg klassbakgrund” som referenskategori.
Respondentens kön anges utifrån de möjliga svarsalternativen “man” eller “kvinna”
(Norwegian Centre for Research Data [NSD] 2019: 54). En dummyvariabel som mäter om respondenten är kvinna skapas (man=0, kvinna=1), där ”man” utgör referenskategorin.
4.4.3 Kontrollvariabler
Utöver variablerna ovan kontrolleras det för flera demografiska variabler i analyserna. Ålder, uträknat från respondentens födelseår, kontrolleras för då ålder antas ha ett positivt samband med månadslön. För att ta hänsyn till ett icke-linjärt samband mellan ålder och månadslön inkluderas även en kvadrerad åldersvariabel i analyserna (se avsnitt 4.6: Metod).
Huruvida respondenten är förälder inkluderas också som kontrollvariabel eftersom
familjeansvar har visat sig kunna ha ett negativt samband med kvinnors månadslön (Bygren
& Gähler 2012; Magnusson 2010). En dummyvariabel som anger om respondenten är förälder skapas (0=Nej, 1= Ja), med “nej” som referenskategori.
Om respondenten är född i Sverige eller ej kontrolleras också för eftersom forskning har visat att utlandsfödda generellt har en lägre månadslön än de som är födda i landet (Katz &
Österberg 2013: 27; UKÄ 2020: 23). En dummyvariabel som anger om respondenten är svenskfödd skapas (0=Nej, 1= Ja), med “nej” som referenskategori.
Även yrkesposition kontrolleras för eftersom även detta kan antas samvariera med månadslön.
Variabeln yrkesposition har skapats genom en sammanvägning av tre variabler som mätts med de öppna frågorna ”Till vilket yrke vill du räkna ditt nuvarande eller senaste arbete?”,
“Vilka är/var dina huvudsakliga arbetsuppgifter?” samt ”Vilken utbildning eller
kvalifikationer är/var nödvändiga för ditt arbete?” (ESS 2019; NSD 2019: 18). Respondentens yrkesposition har vid sammanvägning av svaren angetts i enlighet med svensk standard för yrkesklassificering (SSYK) som i sin tur utgår från internationell standard för klassificering av yrken (ISCO-08) (International Labour Office [ILO] 2012: 14; SCB u.å.c). För att få en mer hanterbar variabel kodas de 570 möjliga svarsalternativen om till de tio huvudsakliga yrkesområdena, i enlighet med SSYK (ILO 2012: 14; SCB u.å.c). Ett yrkesområde (militärt arbete) exkluderas då ingen respondent tillhör yrkesgruppen. Åtta dummyvariabler skapas för yrkesgrupper, där dummyn som anger yrkesgruppen ”chefsyrken” är referenskategori
(1=chefsyrken, 0=alla andra yrkesgrupper) och därför utesluts ur analyserna. De övriga 7 dummyvariablerna skapas med samma princip och identifierar följande yrkeskategorier:
“yrken med krav på fördjupad högskolekompetens”, “yrken med krav på högskolekompetens eller motsvarande”, “yrken inom administration och kundtjänst, service-, omsorgs- och försäljningsarbete”, “yrken inom lantbruk, trädgård, skogsbruk och fiske”, “yrken inom byggverksamhet och tillverkning”, “yrken inom maskinell tillverkning och transport med mera” samt “yrken med krav på kortare utbildning eller introduktion”.
Utöver kontrollvariablerna inkluderas en poststratifikationsvikt för varje regressionsanalys (Kaminska 2020: 4), vilket diskuteras närmare i avsnitt 4.2 Externt bortfall och
representativitet.
4.5 Validitet och reliabilitet
I detta avsnitt kommer undersökningens reliabilitet och, främst, validitet att diskuteras.
Eftersom den europeiska socialundersökningen är en väl ansedd undersökning kan reliabiliteten antas vara hög. Undersökningen har genomförts sedan 2002 (ESS u.å.a) och frågorna är således väl beprövade - måtten kan därför antas vara stabila över tid (Bryman 2011: 49).
Undersökningen kan även antas ha en tillfredsställande validitet eftersom frågorna är väl beprövade och utvärderade. De kan därför anses mäta det de avser att mäta (Bryman 2011:
50). Sett till uppsatsens operationalisering av exempelvis klassbakgrund kan dock viss kritik framföras. Föräldrarnas utbildningsnivå används nämligen för att mäta respondenternas klassbakgrund, vilket kan hävdas vara ett ofullständigt mått på klass. Datamaterialet som uppsatsen bygger på innefattar emellertid inte en variabel för föräldrarnas yrkesposition, varpå föräldrarnas utbildningsnivå anses lämpligast för att beskriva klassbakgrund. Utbildning är en vedertagen indikator på socioekonomisk position (SCB u.å.b) och kan således hävdas utgöra en delmarkör för klass. Användandet av utbildning som markör för klasstillhörighet är även relevant utifrån uppsatsens teoretiska ramverk. Detta eftersom utbildning är en del av en individs kulturella kapital vilket är avgörande för individens habitus och således vilken plats individen har i den sociala hierarkin.
Det finns även validitetsproblem kopplade till datainsamlingsmetoden, inte minst risken för intervjuareffekter som kan förekomma vid besöksintervjuer (Dahmström 2011: 102).
Intervjuareffekter föreligger om respondenternas svar påverkas av intervjuaren i någon mån, vilket riskerar att ge upphov till mätfel. Dessa effekter är omöjliga att komma ifrån eftersom påverkan kan ske omedvetet. Exempelvis kan faktorer som intervjuarens kön och ålder påverka respondenternas svar (IPSOS u.å.a). För att minimera intervjuareffekterna utbildades alla intervjuare i omgång 9 kring hur de bör agera under intervjun – exempelvis uppmanas de att tala långsamt och tydligt, inte ta beslut i respondentens ställe samt läsa frågorna och svarsalternativen exakt som de står skrivna (IPSOS u.å.a).
När det gäller studiens externa validitet, som avgör huruvida studiens resultat kan generaliseras (Bryman 2011: 51), har åtgärder vidtagits för att öka datamaterialets representativitet. För att ta hänsyn till att bortfallet kan förvränga datamaterialets
representativitet har datan viktats efter att den samlats in (se avsnitt 4.2 Externt bortfall och representativitet). Detta säkerställer att urvalets fördelning till stor del speglar populationens fördelning (Bryman 2011: 186; Dahmström 2011: 297).
4.6 Metod
Den här studien har en deduktiv ansats och utgår från teorierna om habitus och homofili.
Utifrån teorierna och den tidigare forskningen har uppsatsens tre hypoteser härletts: Hypotes 1: Individer med låg klassbakgrund men hög utbildning har lägre månadslön jämfört med individer med hög klassbakgrund och hög utbildning, Hypotes 2: Kvinnor med hög utbildning har lägre månadslön än män med hög utbildning, Hypotes 3: Kvinnor med hög
klassbakgrund har lägre månadslön än med män med hög klassbakgrund. För att testa hypoteserna utförs linjära regressionsanalyser. Valet att använda linjära regressionsanalyser baseras på att den beroende variabeln månadslön är kontinuerlig samt att metoden gör det möjligt att kartlägga skillnader i predicerade värden mellan olika grupper. Baserat på resultaten från regressionsanalyserna testas respektive hypotes med ett t-test, vilket gör det möjligt att testa om signifikanta skillnader föreligger mellan individer tillhörande olika grupper. För att utföra linjära regressionsanalyser ska ett antal modellantaganden vara uppfyllda (Andersson, Jorner & Ågren 2007: 13, 57, 128). För att kontrollera att så är fallet genomförs en gedigen regressionsdiagnostik på datamaterialet. En åtgärd som vidtas till följd av detta är införandet av en kvadrerad åldersvariabel i de regressionsanalyser som följer.
Variabeln inkluderas för att ta hänsyn till ett icke-linjärt samband mellan ålder och månadslön som upptäcks i en residualplott. Ytterligare en åtgärd som vidtas är att den beroende variabeln månadslön logaritmeras och att denna variant av variabeln används i samtliga analyser. Detta eftersom variabeln inte uppfyller normalfördelningskravet (Andersson, Jorner & Ågren 2007:
128) utan uppvisar en sned fördelning. Tolkningen av regressionsmodellernas koefficienter är således i procent: De oberoende variablernas koefficienter anger den procentuella
förändringen i månadslön som följer av en enhetsökning i respektive oberoende variabel (Edling & Hedström 2003: 160).
Analyserna i denna uppsats utgår från en lägsta signifikansnivå på 95%, vilket är den
vanligaste lägstanivån (Djurfeldt, Larsson & Stjärnhagen 2010: 117). För att avgöra huruvida enskilda variabler är signifikanta eller ej studeras koefficienternas p-värden. Eftersom studien utgår från 95% signifikansnivå ska dessa inte överstiga 0,05 för att anses statistiskt signifikant skilda från noll. R2-värdet anger andelen förklarad varians i den beroende variabeln som kan härledas till en regressionsmodell (Andersson, Jorner & Ågren 2007: 91; Edling & Hedström 2003: 101). Eftersom andelen förklarad varians alltid ökar då ytterligare variabler läggs till i en modell anges dock istället det justerade R2-värdet, då det tar hänsyn till att antalet
frihetsgrader ökar (Andersson, Jorner & Ågren 2007: 94, 113; Edling & Hedström 2003:
101).
4.7 Modeller
För att undersöka om associationen mellan hög utbildning och månadslön skiljer sig mellan individer med olika klassbakgrund inkluderas en interaktionsterm bestående av klassbakgrund och utbildning i modell 1 för hypotes 1. Interaktionstermens p-värde undersöks för att avgöra huruvida det föreligger en interaktionseffekt, men inkluderas främst för att göra det möjligt att jämföra huruvida individer med hög utbildning och låg klass har en genomsnittligt lägre månadslön än individer med en hög utbildning och hög klass. För att undersöka om hypotesen stöds testas om b2 (låg klassbakgrund och hög utbildning) är signifikant mindre än den linjära kombinationen av koefficienterna b1, b2 och b3 (hög klassbakgrund och hög utbildning) (se tabell 2) med t-test. Om så är fallet stödjer datamaterialet hypotesen att individer med låg klassbakgrund och hög utbildning har lägre månadslön än individer med hög klassbakgrund och hög utbildning.
Modell 1: ln(månadslön) = α + β1hög klassbakgrund + β2hög utbildning + β3(hög klassbakgrund*hög utbildning) + β4ålder + β5ålder2 + β6förälder + β7svenskfödd + β8yrkesposition + ε
För hypotes 2 inkluderas en interaktionsterm mellan kön och utbildning i modell 2.
Interaktionstermen inkluderas främst för att kunna testa om kvinnor med hög utbildning i genomsnitt har en signifikant lägre lön än män med hög utbildning. För att undersöka om hypotesen stöds testas därför om den linjära kombinationen av koefficienterna b1, b2 och b3
(kvinnor med hög utbildning) är signifikant mindre än b2 (män med hög utbildning) (se tabell 2) med t-test. Om så är fallet stödjer datamaterialet hypotesen att kvinnor med hög utbildning har lägre månadslön än män med hög utbildning.
Modell 2: ln(månadslön) = α + β1kvinna + β2hög utbildning + β3(kvinna*hög utbildning) + β4ålder + β5ålder2 + β6förälder + β7svenskfödd + β8yrkesposition + ε
Tills sist inkluderas en interaktionsterm mellan klassbakgrund och kön för hypotes 3 i modell 3. Även här inkluderas interaktionstermen främst för att göra det möjligt att testa en grupp
med en viss kombination av egenskaper mot en annan. För att undersöka om hypotesen stöds testas om den linjära kombinationen av koefficienterna b1, b2 och b3 (kvinnor med hög klassbakgrund) är signifikant mindre än b2 (män med hög klassbakgrund) (se tabell 2) med t- test. Om så är fallet stödjer datamaterialet hypotesen att kvinnor med hög klassbakgrund har lägre månadslön än män med hög klassbakgrund.
Modell 3: ln(månadslön) = α + β1kvinna + β2hög klassbakgrund + β3(kvinna*hög klassbakgrund) + β4ålder + β5ålder2 + β6förälder + β7svenskfödd + β8yrkesposition + ε
Tabell 2: Koefficienter
Hypotes 1, modell 1
0 Individer med låg klass & låg utbildning b1 Individer med hög klass & låg utbildning b2
b3
Individer med låg klass & hög utbildning Individer med hög klass och hög utbildning
b1 + b2 + b3 Individer med hög klass & hög utbildning (total effekt)
Hypotes 2, modell 2 0 Män med låg utbildning
b1 Kvinnor med låg utbildning b2
b3
Män med hög utbildning Kvinnor med hög utbildning
b1 + b2 + b3 Kvinnor med hög utbildning (total effekt)
Hypotes 3, modell 3 0 Män med låg klassbakgrund b1 Kvinnor med låg klassbakgrund b2
b3
Män med hög klassbakgrund Kvinnor med hög klassbakgrund
b1 + b2 + b3 Kvinnor med hög klassbakgrund (total effekt)
Respektive hypotes testas med t-test i avsnitt 5.1–5.3 (de fetmarkerade kategorierna under respektive hypotes i tabell 2 testas där mot varandra). Utöver de variabler som anges i
modellerna appliceras även en poststratifikationsvikt för varje modell, som diskuteras i avsnitt 4.2 Externt bortfall och representativitet.
4.8 Etiska avväganden
De rekommendationer som framförs i God Forskningssed (Vetenskapsrådet 2017) tas i beaktning vid författandet av denna uppsats. Det finns en genomgående strävan efter att
besvara frågeställningarna med transparens och tydlighet, samtidigt som det för läsaren ska vara möjligt att göra egna tolkningar. Detta uppnås bland annat genom grundliga och tydliga redogörelser för metod och analyser, problematisering och granskning av resultat och teorier samt ett respektfullt och rättvist förhållningssätt till tidigare forskning (Vetenskapsrådet 2017:
8). Den europeiska socialundersökningen uppfyller de krav som ställs på humanistisk och samhällsvetenskaplig forskning (informations-, samtyckes- och nyttjandekravet samt kravet om konfidentialitet), vilket framgår i det missivbrev samt broschyr som skickades ut till respondenterna (ESS u.å.d; IPSOS u.å.b; Vetenskapsrådet 2002: 6; Vetenskapsrådet 2017:
40–41).
I missivbrevet och broschyren tydliggörs syftet och vad uppgifterna kan komma att användas till (IPSOS u.å.b). Respondenten har rätt att själv välja vilka frågor som besvaras samt avbryta sin medverkan utan att ge några skäl eller få konsekvenser för det, och i de fall respondenten är under 16 år behövs medgivande från målsman innan intervjun genomförs (ESS u.å.d). Efter att datainsamlingen är klar är det endast IPSOS, som ansvarar för insamlingen, som har tillgång till respondenternas personuppgifter fram tills dess att det anonymiserade
datamaterialet är publicerat. Då raderas alla person- och kontaktuppgifter för att säkerställa konfidentialitet. Vid författandet av denna uppsats delas inte datamaterialet med en tredje part, och efter uppsatsens examinering kommer det nedladdade datamaterialet att raderas.
5. Resultat och analys
Nedan presenteras uppsatsens resultat från regressionsanalyserna (se tabell 3) samt t-testen (se tabell 4.1–4.3). Resultaten redogörs för utifrån respektive hypotes.
Tabell 3: Linjär regressionsanalys med månadslön som beroende variabel (referenskategori inom parentes).
Variabel Modell 1 Modell 2 Modell 3
Utbildningsnivå (Låg)
Hög 0,05 0,04
Klassbakgrund (Låg)
Hög 0,11 0,07
Kön (man)
Kvinna -0,23*** -0,18***
Interaktion klassbakgrund*utbildningsnivå
Högklass*högutbildning -0,06
Interaktion kön*utbildningsnivå
kvinna*högutbildning 0,08
Interaktion kön*klassbakgrund
Kvinna*högklassbakgrund 0,03
Kontrollvariabler
Ålder Ja Ja Ja
Ålder2 Ja Ja Ja
Förälder Ja Ja Ja
Svenskfödd Ja Ja Ja
Yrkesposition Ja Ja Ja
Konstant 8,48*** 8,65*** 8,57***
Justerat R2 0,18 0,20 0,20
n 667 667 667
*=p<0,1 **=p<0,05 ***= p<0,01
5.1 Resultat hypotes 1
I tabell 3 framgår att koefficienten för hög utbildningsnivå inte är statistiskt signifikant och därmed föreligger det ingen statistiskt signifikant skillnad i månadslön mellan hög och låg utbildningsnivå, kontrollerat för övriga variabler i modellen. Liknande resultat uppvisas för klassbakgrund. Koefficienten för hög klassbakgrund är inte statistiskt signifikant.
Interaktionstermen mellan hög klassbakgrund och hög utbildningsnivå är inte heller signifikant kontrollerat för övriga variabler. Det justerade R2-värdet visar att modellen förklarar 18% av variationen i månadslön, kontrollerat för antalet frihetsgrader.
Syftet med att implementera en interaktionsterm är att testa hypotes 1, nämligen om
högutbildade individer med hög klassbakgrund har högre månadslön än högutbildade med låg klassbakgrund. Därmed testas den sammanlagda associationen av interaktionsmodellen, enligt avsnitt 4.7 Modeller. Tabell 4.1 presenterar resultatet för den linjära kombinationen av
koefficienter baserad på modell 1 i tabell 3. Resultatet från tabell 4.1 är inte signifikant, och således får hypotes 1 inte stöd.
Tabell 4.1: Test för hypotes 1
Hypotes 1: Individer med låg klassbakgrund och hög utbildning har lägre månadslön än individer med hög klassbakgrund och hög utbildning
Koefficienter* Estimat Standardfel t P>|t| 95 % Konf. Intervall b1 + b2 + b3 > b2 0,05 0,05 0,90 0,37 -0,6 0,15
*Koefficienterna har följande innebörd:
0 = Individer med låg klassbakgrund & låg utbildning b1 = Individer med hög klassbakgrund & låg utbildning b2 = Individer med låg klassbakgrund och hög utbildning b1 + b2 + b3 = Individer med hög klassbakgrund och hög utbildning
5.2 Resultat hypotes 2
I tabell 3 framgår att koefficienten för kvinna är statistiskt signifikant (p<0,01) och därmed föreligger det en statistiskt signifikant skillnad i månadslön mellan män och kvinnor, kontrollerat för övriga variabler i modellen. Kvinnor har i genomsnitt en månadslön som är 23% lägre än mäns, kontrollerat för övriga variabler i modellen. Koefficienten för hög utbildningsnivå är inte statistiskt signifikant och månadslönen skiljer sig därför inte
signifikant mellan individer med hög respektive låg utbildningsnivå, kontrollerat för övriga variabler. Interaktionstermen mellan kvinna och hög utbildningsnivå är inte heller signifikant
kontrollerat för övriga variabler. Det justerade R2-värdet visar att modellen förklarar 20% av variationen i månadslön, kontrollerat för antalet frihetsgrader.
Syftet med att implementera en interaktionsterm är att testa hypotes 2, nämligen om kvinnor med hög utbildningsnivå har lägre månadslön än män med hög utbildningsnivå. Därmed testas den sammanlagda associationen av interaktionsmodellen, enligt avsnitt 4.7 Modeller.
Tabell 4.2 presenterar resultatet för den linjära kombinationen av koefficienter baserad på modell 2 i tabell 3. Resultatet från tabell 4.2 är signifikant (p<0,05), och således får hypotes 2 stöd. Kvinnor med hög utbildningsnivå har i genomsnitt 14% lägre månadslön än
motsvarande män, kontrollerat för övriga variabler i modellen.
Tabell 4.2: Test för hypotes 2
Hypotes 2: Kvinnor med hög utbildning har lägre månadslön än män med hög utbildning Koefficienter* Estimat Standardfel t P>|t| 95 % Konf. Intervall b1 + b2 + b3 > b2 -0,14 0,05 -2,81 0,01 -0,24 -0,04
*Koefficienterna har följande innebörd:
0 = Män med låg utbildning b1 = Kvinnor med låg utbildning b2 = Män med hög utbildning b1 + b2 + b3 = Kvinnor med hög utbildning
5.3 Resultat hypotes 3
I tabell 3 framgår att koefficienten för kvinna är statistiskt signifikant (p<0,01) och därmed föreligger det en statistiskt signifikant skillnad i månadslön mellan män och kvinnor, kontrollerat för övriga variabler i modellen. Kvinnor har i genomsnitt en månadslön som är 18% lägre än mäns, kontrollerat för övriga variabler i modellen. Koefficienten för hög
klassbakgrund är inte statistiskt signifikant och månadslönen skiljer sig därför inte signifikant mellan individer med hög respektive låg klassbakgrund, kontrollerat för övriga variabler.
Interaktionstermen mellan kvinna och hög klassbakgrund är inte heller signifikant kontrollerat för övriga variabler. Det justerade R2-värdet visar att modellen förklarar 20% av variationen i månadslön, kontrollerat för antalet frihetsgrader.
Syftet med att implementera en interaktionsterm är att testa hypotes 3, nämligen om kvinnor med hög klassbakgrund har lägre månadslön än män med hög klassbakgrund. Därmed testas
den sammanlagda associationen av interaktionsmodellen, enligt avsnitt 4.7 Modeller. Tabell 4.3 för hypotes 3 presenterar resultatet för den linjära kombinationen av koefficienter baserad på modell 3 i tabell 3. Resultatet från tabell 4.3 för hypotes 3 är signifikant (p<0,05), och således får hypotes 3 stöd. Kvinnor med hög klassbakgrund har i genomsnitt 15% lägre månadslön än motsvarande män, kontrollerat för övriga variabler i modellen.
Tabell 4.3: Test för hypotes 3
Hypotes 3: Kvinnor med hög klassbakgrund har lägre månadslön än män med hög klassbakgrund
Koefficienter* Estimat Standardfel t P>|t| 95 % Konf. Intervall b1 + b2 + b3 > b2 -0,15 0,06 -2,54 0,01 -0,27 -0,03
*Koefficienterna har följande innebörd:
0 = Män med låg klassbakgrund b1 = Kvinnor med låg klassbakgrund b2 = Män med hög klassbakgrund b1 + b2 + b3 = Kvinnor med hög klassbakgrund
Sammanfattningsvis får hypotes 1 inte stöd av uppsatsens analyser, då löneskillnader mellan individer med olika utbildningsnivå eller klassbakgrund inte kan konstateras. När kön inkluderas, i hypotes 2 och 3, kan däremot signifikanta resultat observeras. Högutbildade kvinnor har en signifikant genomsnittligt lägre månadslön än högutbildade män, och kvinnor med hög klassbakgrund har en signifikant genomsnittligt lägre månadslön än motsvarande män, kontrollerat för samtliga variabler i modellerna. Uppsatsen kan avslutningsvis inte påvisa några signifikanta löneskillnader mellan individer med olika utbildningsnivå eller klassbakgrund, utan enbart mellan män och kvinnor.
5. Diskussion
Syftet med denna uppsats är att undersöka om och hur månadslön varierar mellan individer av olika klassbakgrund och mellan könen i en nutida svensk kontext. Uppsatsens teoretiska ramverk består av teorierna om habitus och homofili – det finns dock en uppsjö av teorier att välja på för att förklara skillnader i lön och dessa två är således inte de enda som går att applicera. Teorierna valdes för att de fångar upp ett flertal viktiga aspekter som kan förklara
löneskillnader - inte minst intergenerationell klassreproduktion och hur sociala strukturer kan främja diskriminering.
Inga skillnader i månadslön mellan grupper med olika klassbakgrund har kunnat konstateras, vilket kan vara en effekt av det reformarbete som genomförts för att minska ojämlikheten mellan individer av olika bakgrund i Sverige. Sveriges starka välfärdssamhälle kan hävdas säkerställa en viss levnadsstandard vilket kan medföra att individers habitus inte
huvudsakligen präglas av klasstillhörighet. Även om föräldrarna till en del av respondenterna växte upp i en tid då klasstillhörighet påverkade ens liv i hög grad, kan det vara så att barnen till dessa kunnat leva på mer lika villkor oavsett klassbakgrund. Således kan en hävda att en individs klassbakgrund inte påverkar lön, livschanser och handlingsmöjligheter på samma sätt idag som förr.
Uppsatsen finner inte heller signifikanta skillnader i månadslön mellan individer med olika utbildningsnivå. Eftersom tidigare studier visat att utbildningsnivå har ett mycket starkt samband med lön är detta ett anmärkningsvärt resultat. Resultatet skulle dock till stor del kunna härledas till att variabeln som mäter utbildningsnivå har dikotomiserats och därför enbart anger huruvida respondenten har låg eller hög utbildningsnivå. Genom denna
dikotomisering kan det hävdas att variabeln förlorar mycket av sin prediktiva förmåga. Det är exempelvis troligt att en forskarutbildning leder till högre lön än en ettårig
universitetsexamen, men båda svaren har kategoriserats som “hög utbildningsnivå” i denna uppsats. Förslag inför vidare forskning är därför att behålla fler av en eventuell
utbildningsvariabels dimensioner. En annan anledning till att utbildning visat sig inte vara signifikant skulle kunna vara att utbildningspremien är lägre i Sverige än i andra OECD- länder (Sveriges akademikers centralorganisation[SACO] 2020), vilket bör tas i beaktning i framtida studier.
Resultatet visar dock att månadslön skiljer sig mellan könen, trots att de har samma höga klassbakgrund och utbildning, vilket tyder på att män tjänar systematiskt mer än kvinnor.
Detta kan förklaras utifrån teorin om habitus om män och kvinnor fostras på olika sätt. Om kvinnor formas till att bli mer ödmjuka och tillmötesgående än män riskerar detta att bli en del av deras habitus, vilket kan missgynna dem på en konkurrenskraftig arbetsmarknad.
Resultatet skulle även kunna bero på att kvinnor i större grad än män fostras till att prioritera familj över karriär, något som kan påverka deras aspirationer på arbetsmarknaden. Om
kvinnor tenderar och förväntas ta större ansvar för familj riskerar de även att diskrimineras på arbetsmarknaden, till förmån för män.
Utifrån teorin om homofili skulle könslönegapet kunna förklaras av att män innehar fler maktpositioner på arbetsmarknaden än kvinnor: Om män är den dominerande gruppen i högavlönade yrken kommer homofili att verka till kvinnors nackdel. Resultatet tyder således, i motsats till tidigare forskningsresultat, på att kön har en starkare segregerande effekt än klassbakgrund och utbildningsnivå. Män verkar alltså i högre grad än kvinnor inneha
högavlönade positioner på arbetsmarknaden oavsett kvalifikationer, medan sammansättningen av klassbakgrund och utbildningsnivå på högavlönade positioner verkar vara mer heterogen.
6.1 Kritisk reflektion
Att studien inte finner några klasskillnader i månadslön skulle kunna bero på metodologiska brister. Analyserna baseras på relativt få observationer, vilket är en påtaglig begränsning med studien. Eftersom ett litet stickprov försvårar möjligheten att få signifikans är det tänkbart att ett större stickprov hade gjort det möjligt att särskilja fler resultat från slumpen.
Avsaknaden av signifikanta resultat kopplade till klass skulle även kunna härledas till
operationaliseringen av klassbakgrund. Valet att mäta klassbakgrund med den högst utbildade förälderns utbildningsnivå baseras på att utbildning är en av indikatorerna på klasstillhörighet, om än en otillräcklig sådan. Det kan nämligen argumenteras för att yrkesposition är ett bättre mått på klasstillhörighet och således respondentens klassbakgrund, än att utgå från den högst utbildade förälderns utbildningsnivå. Kanske har klassbakgrund en större roll i bestämmandet av individens lön om den mäts utifrån yrkesposition snarare än utbildning. Datamaterialet som uppsatsen bygger på innefattar emellertid inte en variabel för föräldrarnas yrkesposition, varpå föräldrarnas utbildningsnivå anses lämpligast för att beskriva klassbakgrund. Det vore intressant att undersöka huruvida yrkesposition som indikator på klassbakgrund kan ge ett annat resultat i en framtida studie, särskilt eftersom individens egen yrkesposition är signifikant för att förklara variation i lön i samtliga av studiens analyser.
De signifikanta könsskillnader som observeras skulle kunna härledas till att män och kvinnor arbetar inom olika sektorer, har studerat inom olika ämnesområden eller arbetar i olika stor omfattning vilket dessvärre inte kunnat undersökas i denna studie. Förslag på framtida
forskning är därför att kontrollera för sektor, arbetsgrad och studieområde för att se om dessa variabler kan förklara ytterligare skillnad mellan män och kvinnors lön.
Sammanfattningsvis indikerar resultatet i denna uppsats att det finns mekanismer utöver kvalifikationer som leder till att kvinnor systematiskt erhåller en lägre lön än män. Studien har inte kunnat blottlägga dessa mekanismer, men utifrån teorierna om habitus och homofili kan det argumenteras för att män gynnas av sin grupptillhörighet samtidigt som kvinnor
missgynnas av sin. Det krävs en fördjupning i vad som gör att män tjänar mer än kvinnor och det bör även övervägas huruvida en kvalitativ studie skulle vara bättre lämpad för att
undersöka habitus. Detta eftersom en kvalitativ studie skulle göra det möjligt att skapa en djupare förståelse av individers uppväxt, levnadsförhållanden och aspirationer och på så sätt förstå hur habitus formar människors liv.
Källförteckning
Andersson, G., Jorner, U. & Ågren, A. (2007). Regressions- och tidsserieanalys. 3. uppl., Lund:
Studentlitteratur.
Bobbitt-Zeher, D. (2007). The Gender Income Gap and the Role of Education. Sociology of Education, 80(1), ss.
1-22. https://www.jstor.org/stable/20452692
Bourdieu, P. (1987). What makes a Social Class? On The Theoretical and Practical Experiences Of Groups.
Berkeley Journal of Sociology, 32, ss 1-17. https://www.jstor.org/stable/41035356
Bourdieu, P. (2012/1994a). ”Social Space and Symbolic Space”, ss. 335-344 i Calhoun, C., Garteis, J., Moody, J., Pfaff, S. & Virk, I. (red.), Contemporary Sociological Theory (tredje upplagan). Malden, MA: Wiley- Blackwell.
Bourdieu, P. (2012/1994b). ”Structures, Habitus, Practices”, ss. 345-358 i Calhoun, C., Garteis, J., Moody, J., Pfaff, S. & Virk, I. (red.), Contemporary Sociological Theory (tredje upplagan). Malden, MA: Wiley-Blackwell.
Breen, R. (2010). Educational Expansion and Social Mobility in the 20th Century. Social Forces, 89(2), ss. 365–
388. www.jstor.org/stable/40984537
Breen, R. & Jonsson, J.O. (2007). Explaining Change in Social Fluidity: Educational Equalization and Educational Expansion in Twentieth‐Century Sweden. American Journal of Sociology, 112(6), ss. 1775-1810.
https://doi.org/10.1086/508790
Breen, R., Luijkx, R., Müller, W. & Pollak, R. (2009). Nonpersistent Inequality in Educational Attainment:
Evidence from Eight European Countries. American Journal of Sociology, 114(5), ss. 1475–1521.
https://doi.org/10.1086/595951
Breen, R., Luijkx, R., Müller, W. & Pollak, R. (2010). Long-term Trends in Educational Inequality in Europe:
Class Inequalities and Gender Differences. European Sociological Review, 26(1), ss. 31-48.
www.jstor.org/stable/40602476
Brottsförebyggande Rådet (BRÅ). (2019). Skjutningar i kriminella miljöer – en intervjustudie (Rapport 2019:3).
Stockholm: BRÅ.
https://www.bra.se/download/18.62c6cfa2166eca5d70e355e/1549879167358/2019_3_Skjutningar_i_kriminella_
miljoer.pdf
Bryman, A. (2011). Samhällsvetenskapliga metoder. 2. uppl., Stockholm: Liber.
Bygren, M., Erlandsson, A. & Gähler, M. (2017). Do Employers Prefer Fathers? Evidence from a Field Experiment Testing the Gender by Parenthood Interaction Effect on Callbacks to Job Applications. European Sociological Review, 33(3), ss. 337–348. https://doi.org/10.1093/esr/jcx051
Bygren, M. & Gähler, M. (2012). Family Formation and Men's and Women's Attainment of Workplace Authority. Social Forces, 90(3), ss. 795-816. http://www.jstor.org/stable/41682678
Calhoun, C., Garteis, J., Moody, J., Pfaff, S. & Virk, I. (2012). Contemporary Sociological Theory (tredje upplagan). Malden, MA: Wiley-Blackwell.
Carlhed, C. (2011). Graveled Expectations or Successful Reorientations? Switchers and Dropouts in Higher Education in Sweden 1977-2007. I Vetenskapsrådets Resultatdialog 2016. Örebro, Sverige 21-22 november 2016, ss. 28-35. https://www.edu.su.se/polopoly_fs/1.310013.1480609142!/menu/standard/file/Resutatdialog- 2016.pdf
