Danskernes sorte livsindkomst

Transkript

1 Rockwool Fondens Forskningsenhed Arbejdspapir 31 Danskernes sorte livsindkomst Peer Ebbesen Skov Syddansk Universitetsforlag Odense 2014

2 Danskernes sorte livsindkomst Arbejdspapir 31 Udgivet af: Rockwool Fondens Forskningsenhed i kommission hos Syddansk Universitetsforlag Kopiering af dette notat må kun finde sted på institutioner, der har indgået aftale med Copy-Dan og kun inden for de i aftalen nævnte rammer Adresse: Rockwool Fondens Forskningsenhed Sølvgade 10, 2.tv København K Tlf e-post: forskningsenheden@rff.dk ISBN ISSN Maj 2014 Oplag: 200 Udgivet med støtte fra ROCKWOOL FONDEN Pris: 60 kr. inklusive 25% moms

3 Indhold Forord 4 0. Introduktion 5 1. Konstruktion af datasættet Uddannelsesgruppering Gennemsnit for sorte nøglevariable: Timer, timeløn og deltagelsesfrekvens Beregningen bag sorte og formelle livsindkomster Resultater: Hvad betyder sort livsindkomst i det samlede billede? Robusthedstjek: Betydningen af få observationer Konklusion: Sort livsindkomst 23 Litteratur 24 Appendiks 25 Tabeller 26 3

4 Forord Analyser fra Rockwool Fondens Forskningsenhed viser, at værdien af det sorte arbejde andrager meget betydelige beløb. Forskningsenhedens publiceringer viser også, at nogle fag- og uddannelsesgrupper traditionelt er mere aktive på det sorte arbejdsmarked end andre, ligesom mænd er mere aktive end kvinder. Forskerne har derfor ofte diskuteret, hvad de systematiske forskelle i engagement på det sorte arbejdsmarked betyder for danskernes samlede livsindkomster, dvs. indkomster erhvervet over livet både på det formelle, hvide arbejdsmarked og på det sorte arbejdsmarked? Er bidraget fra de sorte indkomster eksempelvis for faglærte så høje, at de har en indkomstudlignende effekt over livet i forhold til personer med en lang videregående uddannelse? Og gør det samme forhold sig gældende mellem ufaglærte og faglærte? Er noget sådant tilfældet, reducerer sort arbejde incitamentet til at uddanne sig. Nærværende publikation fremlægges samtidig med to andre arbejdsnotater fra Syddansk Universitetsforlag med analyser af det sorte arbejde: Et, hvor temaet er danskernes sorte arbejde under krisen , og et andet, der søger at analysere, hvad BoligJobplanen, indfaset i sommeren 2011, og de sænkede marginalskatter ved skattereformen i 2010, Forårspakken 2.0, betød for omfanget af sort arbejde i Danmark. Der er herved tale om publikationer, der nuancerer og komplementerer hinanden i forsøget på at give et bredt dækkende billede af danskernes sorte arbejdsliv i dag. I forbindelse med publiceringen af dette arbejdsnotat vil jeg takke cand.polit. Claus Larsen, forsker cand.scient.soc. Camilla Hvidtfeldt, forsker cand.polit. Rasmus Landersø, stud.polit. Bodil Nielsen, seniorforsker og projektchef cand.scient.soc. (ph.d.) Signe Hald Andersen samt formidlingschef cand.mag. Bent Jensen for kommentarer til arbejdspapiret samt i øvrigt en masse spændende diskussioner om sort arbejde og datamaterialet i Rockwool Fondens Forskningsenhed. En tak skal også rettes til interviewerkorpset i Danmarks Statistik, der gennem årene har gjort en stor indsats ved vores survey. Endvidere vil jeg takke cand.polit., ph.d. Peer Ebbesen Skov, der har haft ansvaret for dataindsamlingen og forestået analyserne. Endelig vil jeg takke Rockwool Fonden med dens bestyrelsesformand Lars Nørby Johansen og direktør Elin Schmidt for en altid stor og usvækket interesse for Forskningsenhedens arbejde. Torben Tranæs, maj

5 0. Introduktion* Den årlige værdi af sort arbejde svarede til ca. 2,8 % af vores samlede produktion (BNP) i Besparelsen ved den udeladte skatte- og momsbetaling bliver delt mellem køber og sælger således, at prisen for sorte ydelser er lavere end prisen for tilsvarende ydelser på det formelle marked. 2 Det mistede skatteprovenu samt konkurrenceforvridningen ved de lavere sorte priser gør, at emnet sort arbejde nyder stor interesse fra en lang række aktører, idet politikere, medier, interesseorganisationer og forskere jævnligt bidrager til den offentlige debat på området. Med så stor en bevågenhed har mange aspekter af sort arbejde efterhånden været både diskuteret og analyseret. Omfanget af sort indkomst og dens betydning for det samlede indkomstbillede har dog fortsat ikke været genstand for analyse. Formålet med dette arbejdspapir er at belyse sort livsindkomst. Ideen til opgørelsen af sorte livsindkomster er inspireret af De Økonomiske Råds (DØR) opgørelse af formelle livsindkomster (se bl.a. DØR 2001 Efterår, DØR 2003 Efterår, DØR 2006 Efterår). Tidligere fremlagte resultater fra Rockwool Fondens Forskningsenhed (RFF) omkring sort arbejde dokumenterer signifikante forskelle i den sorte deltagelsesfrekvens, i den sorte timeløn samt i længden af den gennemsnitlige sorte arbejdsuge på tværs af alder, køn og uddannelse. Ligeledes viser udgivelser (se fx DØR 2006 Efterår), at også den formelle indkomst varierer væsentligt over de samme tre personkarakteristika: alder, køn og uddannelse. Faktisk viser resultater i DØR 2006 Efterår, at for alle på nær en af uddannelsesgrupperingerne er mænds livsindkomst højere end kvinders. I et notat for FOA beregner SFI 2008 livsindkomster på tværs af typiske kvinde- og mandefag for en fastholdt uddannelseslængde. 3 Resultaterne viser bl.a., at mandlige svejsere tjener 26 % mere end kvindelige SOSU-assistenter. Kønsforskellen er også udtalt på det sorte arbejdsmarked, som beskæftiger dobbelt så mange mænd som kvinder, og hvor mændene også tjener den højeste sorte timeløn, se Hvidtfeldt et al Hvor sort arbejde synes at forstærke indkomstforskellen mellem * Jeg skylder en tak til forskningschef, cand.polit. (ph.d.) Torben Tranæs, der oprindelig foreslog muligheden for at beregne sorte livsindkomster. Arbejdspapiret blev præsenteret på et internt seminar i Rockwool Fondens Forskningsenhed, og den endelige version af dette arbejdspapir har nydt stor glæde af de mange kommentarer og forslag, jeg modtog i den forbindelse. 1 Se Hvidtfeldt et al for en oversigt over sort arbejde ift. BNP. 2 DØR 2011 Forår indeholder en beregning af, hvordan køber og sælger fordeler den udeladte skatte- og momsbetaling ved sort arbejde mellem sig. 3 Fag og Arbejde (FOA) og Det Nationale Forskningscenter For Velfærd (SFI). 5

6 mænd og kvinder, tyder noget på, at det kunne have en dæmpende effekt på indkomstforskellen på tværs af uddannelsesniveauer. For mens uddannelseslængde er positivt korreleret med formel indkomst (se fx DØR 2006 Efterår), er deltagelsesfrekvensen og længden af den gennemsnitlige sorte arbejdsuge negativt korreleret med uddannelseslængde (se Hvidtfeldt et al. 2010). Samtidig gælder det dog, at den sorte timeløn stiger med uddannelseslængden. Sammenhængen mellem uddannelse og køn på den ene side og sort og formel indkomst på den anden side leder naturligt til to empiriske spørgsmål. (1) Øges forskellen i livsindkomst mellem mænd og kvinder, når der tages højde for både sort og formel livsindkomst, og i givet fald hvor meget? (2) Mindskes indkomstforskellen mellem uddannelsesgrupper, når sort livsindkomst lægges sammen med den formelle livsindkomst? Med udgangspunkt i de to ovenstående spørgsmål har dette arbejdspapir til formål at kvantificere størrelsen af sort livsindkomst. Det er værd at bemærke, at sort indkomst, dvs. produktet af længden af den sorte arbejdsuge og den sorte timeløn, ikke tidligere har været beregnet. Mens sort indkomst er et nyt bidrag, tager jeg udgangspunkt i de tidligere offentliggjorte resultater og lader fokus være på forskelle i sort livsindkomst mellem køn og uddannelsesniveau. At indkomsten fra sort arbejde kan spille en rolle for det samlede indkomstbillede, er ikke nyt. Fx fremhæver DØR 2001 Efterår, at indkomsten fra sort arbejde er en mangel i deres ulighedsberegninger, men da det primære formål med sort arbejde netop er at undgå registrering, opstår der en udfordring med manglende data. For at imødekomme behovet for information om sort arbejde har RFF gennem de sidste 20 år ved brug af surveyundersøgelser systematisk dokumenteret omfanget af sort arbejde i Danmark. Resultaterne herfra er dels fremlagt i arbejdsnotater (se Viby Mogensen, 1994; Viby Mogensen et al., 1995; Pedersen, 1998; Pedersen, 2003), dels i tilhørende nyhedsbreve. På baggrund af de tidligere indsamlede data og nyere surveyundersøgelser opsummerer Hvidtfeldt et al udviklingen på det sorte arbejdsmarked fra Det er denne database af i alt 24 surveyundersøgelser indsamlet i perioden fra 1996 til 2009, jeg gør brug af til min analyse. En opgørelse af sort livsindkomst for fx kvindelige speciallæger kan beregnes som summen af de gennemsnitlige årsindkomster for hvert 6

7 alderstrin (18-66). Med andre ord er beregningerne bag livsindkomsterne en funktion af køn x alder x uddannelse. Med 2 køn, 49 alderstrin og meget fintmaskede uddannelseskategorier løber dimensionerne hurtigt løbsk, og kravet til antal observationer bliver ekstremt. For at imødekomme behovet for observationer benytter jeg data fra surveyundersøgelser indsamlet i perioden fra 1996 til På trods af det omfattende datasæt har antallet af observationer nødvendiggjort en grovere alders- og uddannelsesopdeling, end hvad der er tilfældet i udgivelserne fra DØR. For at undersøge om antallet af observationer påvirker konklusionerne, har jeg inkluderet en robusthedsberegning. Således indeholder papiret også resultater fra en beregning af afvigelsen mellem formelle livsindkomster opgjort på baggrund af data for hele befolkningen og formelle livsindkomster opgjort på baggrund af det observationsantal, jeg har for sort indkomst. Selvom fokus i dette arbejdspapir er på livsindkomster, har jeg valgt også at inkludere en række gennemsnitsberegninger af den sorte timeløn, længden af den gennemsnitlige sorte arbejdsuge og den sorte deltagelsesfrekvens. Disse gennemsnit bliver vist, fordi de danner grundlag for livsindkomstberegningerne. Som nævnt er analysen af livsindkomster inspireret af udgivelserne fra DØR. 4 Jeg har derfor valgt at benytte deres beregningsmetode i så stor udstrækning som muligt. Derfor har jeg også undladt at uddybe og diskutere beregningstilgange og antagelser, der er fælles, i stedet henvises læseren til DØR Efterår (2006) kapitel 2 fra s. 256 og særligt boks II.5. Antallet af observationer betyder dog, at jeg gør brug af en anden aldersog uddannelsesgruppering. Den resterende del af arbejdspapiret består af 6 afsnit. Afsnit 1 indeholder en detaljeret beskrivelse af konstruktionen af datasættet. Afsnit 2 viser deskriptive resultater for sort timeløn, antal timer arbejdet samt deltagelsesfrekvensen. Afsnit 3 uddyber beregningen bag de sorte livstidsindkomster. Afsnit 4 indeholder resultaterne for de sorte livsindkomster og deres betydning for rangeringen af de samlede livsindkomster opgjort efter uddannelse og køn. Afsnit 5 indeholder en række robusthedstjek af resultaterne fra det foregående afsnit. Endelig samler jeg op og konkluderer i afsnit 6. 4 Jeg vil gerne rette en tak til De Økonomiske Råd, som venligt har stillet deres SAS-kode til rådighed og svaret på spørgsmål i forbindelse med deres beregninger af formel livsindkomst. 7

8 1. Konstruktion af datasættet Datasættet brugt til de følgende beregninger er konstrueret ud fra en serie af surveyundersøgelser gennemført af RFF i årene Da livsindkomstberegninger stiller meget høje krav til antallet af observationer, tager jeg udgangspunkt i alle surveyundersøgelser, 5 der er baseret på samme hovedspørgsmål om sort arbejde: De næste spørgsmål drejer sig om det, som i almindelig tale kaldes sort arbejde. Meget tyder på, at en stor del af befolkningen accepterer sort arbejde og sorte handler altså aktiviteter uden om skattevæsnet, hvor alle deltagende slipper lidt billigere, fordi det hele sker uden skat og moms mv. Det kan dreje sig om sorte aktiviteter, hvor man betaler kontant, men der kan også være tale om udvekslinger af tjenester mellem venner, bekendte og familiemedlemmer. Har De i løbet af sidste år udført aktiviteter af denne art? 6 I alt indeholder datasættet 24 surveyundersøgelser, hvilket tilsammen giver i alt observationer. Af de har jeg droppet 110 observationer på grund af manglende uddannelsesoplysninger og 4 observationer på grund af manglende oplysninger omkring survey-vægt. 7 Endelig er analysen begrænset til respondenter i alderen Aldersafgrænsningen er valgt i overensstemmelse med livsindkomstberegningerne fra DØR. I alt indeholder det endelige datasæt brugbare observationer. Af de i alt respondenter har eller godt 21 % arbejdet sort. Tabel 1 viser en oversigt over observationerne fordelt efter deltagelse i sort arbejde og surveytidspunktet. Udover spørgsmålet om sort beskæftigelse gør analysen brug af yderligere to selvrapporterede variable i livsindkomstberegningerne: 1) Gennemsnitlig sort timeløn, 2) Længden af den gennemsnitlige sorte arbejdsuge. Desværre findes der ikke oplysninger for længden af den sorte 5 Bemærk, at kun de surveyundersøgelser, RFF har fået foretaget af Danmark Statistik, kan kobles til de administrative registre, derfor bruges tidligere surveyundersøgelser foretaget af SFI ikke. Ligeledes er nøglefilen til en surveyundersøgelse fra oktober 2004 blevet beskadiget, og observationerne fra den runde kan derfor ikke kobles til uddannelsesregisteret, og er således heller ikke brugt. 6 Eksemplet på spørgsmålsformuleringen er hentet fra undersøgelsen gennemført i april Se forklaring på survey-vægte længere nede. 8

9 arbejdsuge samt den sorte timeløn for alle respondenter, der har arbejdet sort. Årsagen til de manglende oplysninger for timeløn skal findes i, at timelønsspørgsmålet først er inkluderet fra 1998, mens tidsforbrug på under 30 min. blev rundet ned til 0 i surveyundersøgelserne foretaget før 2005, jf. Hvidtfeldt et al I mine beregninger har jeg valgt at følge appendiks 2 i Hvidtfeldt et al. 2010, der også inkluderer tidsangivelser på under 30 min., kaldet den ny timeberegning. 8 Af de respondenter, der er blevet bedt om at angive deres gennemsnitlige sorte timeløn, har svaret af de adspurgte respondenter har angivet et gennemsnitligt timetal for deres sorte arbejdsuge. For at minimere antallet af mulige tastefejl fra interviewerkorpset har jeg valgt ikke at inkludere de 2 % laveste og de 2 % højeste angivelser for timelønnen i den videre analyse. 9 De 2 % laveste og højeste angivelser er i stedet blevet af erstattet af hhv. 2-percentilen og 98-percentilen. For at sikre sammenlignelighed i timelønningerne på tværs af årene har jeg deflateret de sorte timelønninger med forbrugerprisindekset, før jeg har rangeret de 2 % laveste samt de 2 % højeste timelønsobservationer. 10 I alt ændres 98 lønobservationer. Appendiks 1 i Hvidtfeldt et al indeholder en bortfaldsanalyse af RFFs samlede datamateriale fra samt for , opdelingen skyldes information omkring forskerbeskyttelsen. Bortfaldsanalysen viser, at personer, der deltager i RFFs undersøgelser, er forskellige fra dem, der vælger ikke at deltage. Dette notats stikprøve er altså med andre ord ikke repræsentativt for befolkningen som helhed. Dette er dog ofte tilfældet ved surveyundersøgelser. Konsekvensen ved en ikke-repræsentativ stikprøve er, at hvis stikprøven fx indeholder for få mænd i alderen 18-25, og de typisk arbejder mere sort end gennemsnittet, så vil andelen der arbejder sort i stikprøven, være lavere end andelen, der arbejder sort i befolkningen. Med andre ord vil over-/underrepræsentation af forskellige typer af respondenter føre til en over-/undervurdering af beregningerne foretaget på stikprøven. Jeg følger Hvidtfeldt et al og benytter survey-vægte i et forsøg på at tage højde for disse skævheder. Vægtene sikrer, at den vægtede stikprøve ligner den samlede population på en række udvalgte karakteristika som fx alder og køn. Det bør dog bemærkes, at vægte retter op på forskelle, der kan identificeres ved hjælp af vores datagrundlag, 8 Se appendiks 2 i Hvidtfeldt et al. (2010) for en grundig diskussion af forskellen mellem den gamle og den nye beregningsmåde af det gennemsnitlige sorte tidsforbrug. 9 Timelønninger i intervallet [60:620] er medtaget. 10 Deflateringen bruger forbrugerprisindekset i år 2004 som indeks

10 mens det er uvist, hvad vægtene betyder for fx intelligens og moral, som vi ikke har målt og derfor ikke er inkluderet i vores data Uddannelsesgruppering Beregningerne for livsindkomst er opgjort efter uddannelse. Uddannelse opgøres som højeste fuldførte uddannelse. Dog er respondenter, der er indskrevet i et uddannelsesforløb, tildelt den højeste af deres tidligere fuldførte eller den igangværende uddannelse. I inddelingen af uddannelsesgrupper har jeg benyttet uddannelsesregistrets standardklassifikationssystem, Dansk Uddannelsesnomenklatur (DUN). 11 Livsindkomstberegningerne bliver opgjort efter 4 niveauer. 1. Grundskole, Faglige uddannelser, korte og mellemlange videregående uddannelser samt 4. lange videregående uddannelser. 14 Udgivelserne fra DØR opererer med en lignende firdelt niveaugruppering: Ikke-erhvervskompetencegivende uddannelser, Erhvervsfaglig uddannelse, Kort eller mellemlang videregående uddannelser, og Lang videregående uddannelse, men deles yderligere op på 7-8 specifikke uddannelser indenfor de 4 uddannelsesgrupper. En direkte sammenligning mellem resultaterne i denne rapport og resultaterne fra DØR er derfor vanskelig. Når personer sorteres efter uddannelser, betyder det, at beregningerne viser livsindkomsten for personer med den givne uddannelse, og ikke nødvendigvis hvad personer beskæftiget indenfor uddannelsens typiske sektor generelt tjener. Fx kan personer med nogle typer af uddannelse have svært ved at finde fodfæste på arbejdsmarkedet og derfor arbejde i en anden sektor, end hvad deres uddannelseskvalifikationer kunne antyde. Et eksempel kunne være cand.mag.-uddannede, der kører taxa. Disse personer bliver i opgørelsen talt med som personer med en lang videregående uddannelse på trods af, at arbejdet finder sted indenfor et område, der kræver en kortere uddannelse. Årsagen til, at personer fastholdes på deres uddannelse er, at dette giver et mere retvisende billede af livsindkomsten i forhold til fx uddannelsesvalg. 11 For mere information om DUN-klassifikationen se 12 Grundskole består af DUN-kategorierne: folkeskoleniveau, grundskoleniveau I klasse, grundskoleniveau II klasse. 13 Faglige uddannelser består af DUN-kategorierne: gymnasialt niveau I 10. udd.år slået sammen med gymnasialt niveau II udd.år. 14 Lange videregående uddannelser består af DUN-kategorierne: lange videregående uddannelser og forskerniveau. 10

11 Tabel 2 viser antallet af observationer i stikprøven fordelt efter uddannelsesniveau og -retning. Det kan ses af tabel 2, at antallet af observationer generelt falder med uddannelseslængden fra ca for de faglige uddannelser til ca for de lange videregående uddannelser. Hvis man ser på kombinationen af uddannelsesemne og -retning, findes der flest observationer for niveauet grundskoleuddannelse med en ej erhvervsrettet retning. Det er individer, der har afsluttet deres skoleforløb efter den obligatoriske skolegang. Ligeledes er grupperne industri- og samfundsrettede faglige uddannelser stærkt repræsenterede. I disse to kategorier finder man hhv. tømrere og maskinarbejdere samt kontor- og bankuddannede. Folkeskolelærerne og pædagogerne findes under de pædagogiske korte og mellemlange videregående uddannelser, mens sygeplejersker og diplomingeniører findes på samme niveau under hhv. sundheds- og industrirettede uddannelser. Jurister, økonomer og civilingeniører samt læger findes under de lange videregående uddannelser hhv. indenfor retningerne: samfund, industri og sundhed. Som nævnt adskiller uddannelsesopdelingen efter DUN sig fra uddannelsesklassifikationen brugt af DØR. På grund af antallet af observationer gør jeg brug af den grovere sortering. 2. Gennemsnit for sorte nøglevariable: Timer, timeløn og deltagelsesfrekvens Tabel 3 og tabel 4 viser antal observationer og gennemsnit for nøglevariablene bag beregningen af den sorte livsindkomst opgjort efter uddannelsesniveau, uddannelsesretning og køn. Beregningen af den sorte livsindkomst tager udgangspunkt i surveyoplysningerne om deltagelse i sort arbejde (kolonne 2), den gennemsnitlige sorte timeløn (4) samt længden af den gennemsnitlige sorte arbejdsuge (kolonne 6). Kolonne 1 i tabel 3 viser antal interviewede personer opgjort efter uddannelsesniveau og køn. Kolonnen summer til personer, som er det samlede antal observationer, jf. afsnit 1. Kolonne 2 viser deltagelsesfrekvensen for sort arbejde, altså hvor stor en andel af de interviewede personer der svarede ja til at have udført sort arbejde inden for det seneste år. I kolonne 2 ses det, at den sorte deltagelsesfrekvens har samme systematik for mænd og kvinder, når vi opgør efter uddannelsesniveau. Den højeste andel findes for begge køn hos de fagligt uddannede, herefter følger grundskoleuddannede, korte og mellemlange videregående uddannelser og så lange videregående uddannelser. Det er 11

12 også værd at bemærke, at differencen mellem kønnene er faldende, forskellen mellem fagligt uddannede mænd og kvinder er 50 %, mens den er 20 % for mænd og kvinder med en lang videregående uddannelse. Den faldende difference kønnene imellem skyldes, at variationen i den sorte deltagelsesfrekvens er langt større for mændene. Blandt dem falder frekvensen fra 34 % for de fagligt uddannede til 15 % for de lange videregående uddannelser. I modsætning hertil er faldet for kvinder kun fra 16 % for de fagligt uddannede til 12 % for de lange videregående udannelser. Antallet af timelønsobservationer (kolonne 3) er en funktion af antallet, der er blevet interviewet (kolonne 1), og deltagelsesfrekvensen (kolonne 2). Differencen for fx faglige uddannelser, hvor respondenter (26 % af 7.932) har svaret ja til at have arbejdet sort, mens har oplyst en timeløn, skyldes at, timelønsspørgsmålet først er inkluderet fra 1998, ligesom nogle respondenten ikke har været villige til at, eller ikke har kunnet, svare. Som i de tidligere undersøgelser, se Hvidtfeldt et al gælder sammenhængen, at den sorte timeløn stiger med uddannelsesniveauet fra en gennemsnitlig timeløn på 123 kr. for de ufaglærte til 182 kr. for respondenter med en lang videregående uddannelse. 15 Ligeledes gælder det for alle 4 uddannelsesniveauer, at mænd har en højere gennemsnitlig timeløn end kvinder. Den absolutte timelønsdifference mellem mænd og kvinder synes ikke at indsnævres med uddannelseslængden, som det var tilfældet for deltagelsesfrekvensen. Fordi timelønningerne stiger med uddannelseslængden, mens timelønsdifferencen mellem mænd og kvinder er konstant over uddannelseslængden, så falder den procentvise forskel i timelønnen mellem kønnene med uddannelseslængden. Det procentvise fald er dog primært til stede for de lange videregående uddannelser (ca. 20 %) i forhold til de 3 øvrige niveauer (ca. 30 %). Kolonne 5-7 viser antallet af observationer for længden af den gennemsnitlige arbejdsuge samt gennemsnittet for besvarelserne. For antallet af observationer for den gennemsnitlige sorte arbejdsuge gælder den modsatte sammenhæng som for timelønnen: Længden af arbejdsugen falder med uddannelsesniveauet. Respondenterne med en grundskole uddannelse arbejder i gennemsnit 2 t. og 24 min. sort per uge, mens respondenterne med en lang videregående uddannelse arbejder 1 t. og Beløbene er opgjort i 2004-kr. 12

13 min. sort per uge. Når differencen på lidt over en halv time opregnes til en årsdifference, er der tale om ca. 27 timer mere per år for respondenterne med en grundskole uddannelse. 16 Tabel 4 har samme opbygning som tabel 3. Mens nøgletallene i tabel 3 var opgjort på baggrund af køn og uddannelsesniveau, er tabel 4 dannet på baggrund af uddannelsesretning og uddannelsesniveau. Rækken total er fortsat gennemsnittet for uddannelsesniveauet, og tallene er derfor identiske med total i tabel 3. Det fremgår af deltagelsesfrekvensen i kolonne 2, at det særligt er uddannelsesretningerne industri, jordbrug og transport med hhv. 38, 35 og 28 %, der trækker den sorte deltagelsesfrekvens for de faglige uddannelser op. For niveauet korte og mellemlange videregående uddannelser genfindes jordbrug og transport som de dominerende udbydere af sort arbejde med en deltagelsesfrekvens på hhv. 37 og 35 %. For den sorte timeløn bør det bemærkes, at selv når udviklingen i timelønnen betragtes isoleret indenfor et uddannelsesspor, så stiger timelønnen med uddannelseslængden. Fx for uddannelsessporet sundhed er de sorte timelønninger 106, 127 og 264 for hhv. faglige (SOSUer), korte og mellemlange videregående uddannelser (sygeplejersker) og lange videregående uddannelser (læger). Samme tendens gør sig gældende for samfunds-uddannelsessporet. For de fagligt uddannede er længden af den gennemsnitlige arbejdsuge korreleret med deltagelsesfrekvensen. Således har respondenterne med en industriel eller jordbrugsuddannelse både de højeste deltagelsesfrekvenser og de længste gennemsnitlige arbejdsuger. For de korte og mellemlange videregående uddannelser gælder det derimod, at det i høj grad er respondenterne med en pædagogisk uddannelse (primært folkeskolelærere og pædagoger), der trækker op i længden af den gennemsnitlige arbejdsuge. Kolonne 1 i tabel 4 viser antallet af observationer for de forskellige kombinationer af uddannelsesretning og -længde. Det ofte relativt lave og meget svingende antal observationer tydeliggør, hvorfor det er uforsvarligt at lave en opgørelse af sort livsindkomst for meget detaljerede uddannelsesgrupperinger. Tabel 3 og tabel 4 viser, at det er relevant at inddrage sort indkomst i beregninger af indkomstgabet mellem mænd og kvinder og min. gange 52 uger. 13

14 indkomstforskelle på tværs af uddannelseslængden. Tabel 3 viste nemlig, at mænd supplerer deres indtægt med sort indkomst i højere grad end kvinder dels arbejder flere mænd sort, dels får de mere for det, og deres sorte arbejdsuge er længere. Disse forskelle vil altså bidrage til, at livsindkomstgabet mellem mænd og kvinder forstørres. Samtidig gælder det, at personer med en grundskole- eller en faglig uddannelse i langt højere grad arbejder sort end respondenter med kort, mellemlang eller lang videregående uddannelse. Derudover falder længden af den gennemsnitlige sorte arbejdsuge også med uddannelseslængden. Til gengæld gælder det, at timelønnen stiger med uddannelseslængden. Hvilken effekt sort indkomst vil have på forskelle i livsindkomsten mellem uddannelseslængder vil altså afhænge af, hvilken af effekterne der er dominerende. 3. Beregningen bag sorte og formelle livsindkomster I det følgende præsenteres beregningsmetoden bag de sorte livsindkomstberegninger. Ligeledes vil jeg knytte en kort kommentar til mine beregninger af de formelle livsindkomster. Datasættet består af surveyundersøgelser gennemført i perioden fra 1996 til 2009, og respondenternes respektive timelønsangivelser er derfor i årets priser. Jeg har deflateret timelønningerne med forbrugerprisindekset, så de kan sammenlignes på tværs af årene. I deflateringerne er år 2004 sat til indeks 100. Indeksåret har dog ikke nogen betydning for de endelige resultater, da mit fokus er på forholdet mellem køn og uddannelse for sort og formel indkomst og ikke beløbene i sig selv. Beregningen af de sorte livsindkomster består af tre trin. Først beregnes den sorte årsindkomst for hvert individ som produktet af deres gennemsnitlige sorte arbejdsuge og deres timeløn ganget med 52 uger. Dernæst beregnes aldersgruppespecifikke gennemsnitlige årsindkomster, som ganges op med antal år i aldersintervallet. Endelig findes de sorte livsindkomster som summen af de aldersgruppespecifikke gennemsnitlige årsindkomster. Første trin af beregningen er ikke nødvendig for de formelle livsindkomster, da udgangspunktet her er de personlige årsindkomster indberettet til SKAT. De beregnede sorte livsindkomster er at sidestille med formelle livsindkomster, hvor der betinges på arbejdsmarkedsdeltagelse, se fx DØR 2001: Efterår. Med andre ord er beregningerne udtryk for, hvad et individ kan opnå af gennemsnitlig sort livsindkomst, hvis vedkommende 14

15 arbejder sort hele arbejdslivet. 17 Det er naturligvis ikke selvsagt, at det sorte arbejdsliv ikke også indeholder perioder med ledighed, ligesom resultaterne i Hvidtfeldt et al tyder på, at deltagelsesfrekvensen falder med alderen. Derfor viser jeg også resultater, hvor den relevante deltagelsesfrekvens ganges på i trin to. 18 I præsentationen af resultaterne har jeg inkluderet beregninger, der udelukkede bygger på de respondenter for hvem, vi har et selvoplyst timetal og en timeløn. De formelle livsindkomster i dette papir er som nævnt beregnet på samme måde som DØR 2006 Efterår. Således tager jeg udgangspunkt i de personlige årsindkomster fra 2004 og beregner disponible indkomster ved brug af skattesatser og beløb for Timingen af indkomst er forskellig på tværs af uddannelseslængden, og det har betydning for forbrugsmulighederne. På den ene side rummer indkomst i dag flere forbrugsmuligheder end fremtidig indkomst eller med andre ord, indkomst tidligt i livet har større værdi end indkomst lige før pensionering. På den anden side stiger realindkomsten næsten hvert år, således at indkomsten for en person med lang videregående uddannelse 15 år fra nu vil have større forbrugsmuligheder, end en tilsvarende person har i dag. Hvilke af de to effekter, diskontering og realindkomstvækst, der er dominerende, er uvist, så jeg antager, ligesom DØR 2006: Efterår, at de udligner hinanden. I tråd med metoden i DØR 2006: Efterår bliver pensionsindbetalingerne medregnet på indbetalingstidspunktet, mens kapitalindkomst betragtes som forskudt forbrug, og derfor bliver udeladt. For en præcis beskrivelse af metoden se DØR 2006: Efterår kapitel 2 fra s. 256 og særligt boks II.5. Livsindkomstberegningerne er baseret på svarene fra respondenter i alderen år. Denne afgræsning af arbejdsstyrken, til et interval på 49 år, er valgt i overensstemmelse med beregningerne fra DØR. Til brug for beregningerne bliver respondenterne inddelt i 4 aldersgrupper. 20 Aldersgrupperingen er grovere end hos DØR, der benytter en 9-delt. Dette gøres for at opnå mere robuste resultater, da inddelingen af respondenter efter uddannelsesniveau og køn og herefter alder kan efterlade celler med få observationer. 21 Hvis beregningerne i stedet blev opgjort som summen 17 Jeg vil referere til disse livsindkomstsopgørelser som betingede (af sort arbejdsmarkedsdeltagelse) livsindkomster. 18 Deltagelsesfrekvenserne er opgjort efter køn og uddannelsesniveau og er aldersgruppespecifikke. 19 Se for beløbsgrænser og skattesatser delt aldersgruppering: 18-29, 30-39, 40-49, delt aldersgruppering: 18-24, 25-29, 30-34, 35-39, 40-44, 45-50, 51-54, 55-59,

16 af årsindkomster for hvert alderstrin, ville ekstreme observationer få en højere vægt i det samlede billede. Jeg har tilføjet resultater baseret på en 9- delt aldersgruppering tilsvarende den, DØR bruger i afsnit 5. I opgørelserne af formel indkomst tager DØR udgangspunkt i indkomstoplysninger fra et enkelt år. I denne analyse er datagrundlaget for sort indkomst 14 års indsamlede data. Forskellen er, at opgørelserne af formel indkomst er et øjebliksbillede, mens opgørelserne for sort indkomst er et vægtet gennemsnit for en årrække. Kun i tilfælde af, at timeløn, timetallet og deltagelsesfrekvensen for sort arbejde har været konstant over perioden , vil resultaterne være retvisende for et givet år. Det kan ses af tabel 1, at det næppe er tilfældet, så derfor bør resultaterne snarere fortolkes som et vægtet gennemsnit af de varierende livsindkomster, der har været henover analyseperioden. 4. Resultater: Hvad betyder sort livsindkomst i det samlede billede? I dette afsnit fremlægger jeg resultaterne af livsindkomstberegningerne. Resultaterne præsenteres i tre tabeller, tabel 5-7 samt figur 1. Tabel 5 viser resultaterne for sort livsindkomst opdelt efter de 4 uddannelsesniveauer og køn. Kolonne 1 og 2 viser livsindkomstbeløbet i 2004, mens kolonne 3 og 4 viser livsindkomsterne relativt til referencegruppen: faglærte mænd. I kolonne 1 kan det ses, at en ufaglært mand i gennemsnit tjener ca kr. (2004-kr.) sort over et arbejdslivsforløb (18-66 år). I Kolonne 2 vises resultaterne for den gennemsnitlige sorte livsindkomst. Disse resultater er betinget på deltagelse hele arbejdslivet, hvorfor de ikke tager højde for uddannelsesgruppens tilknytning til det sorte arbejdsmarked. Med andre ord, de ufaglærte mænd, der hver uge fra de er 18 til 66 år gennemfører en gennemsnitlig sort arbejdsuge (ca. 2 t og 30 min, se tabel 3), lægger i gennemsnit ca kr. oven i deres formelle livsindkomst. I løbet af et arbejdsliv tjener en fagligt uddannet mand ca kr. i gennemsnit. De kr. sort er godt kr. mere end mænd, der sluttede deres uddannelsesforløb efter grundskolen, og næsten kr. mere end hvad fagligt uddannede kvinder tjener over et arbejdsliv. I kolonne 3 måles de sorte livsindkomster (kolonne 1) relativt til den sorte livsindkomst for mænd med en faglig uddannelse. Dette gøres for at lette sammenligningerne af de sorte livsindkomster på tværs af uddannelser og 16

17 køn. Resultaterne viser, at de fagligt uddannede mænd tjener mest, mens kvinder med en lang videregående uddannelse tjener mindst, ca. ¼ af hvad de fagligt uddannede mænd tjener. For mændene separat er rækkefølgen: de fagligt uddannede efterfulgt af de ufaglærte og dernæst korte og mellemlange, mens mænd med en lang videregående uddannelse i gennemsnit er dem, der tjener mindst set over et arbejdslivsforløb. Hos kvinderne er det de grundskoleuddannede, der tjener mest, og herefter de fagligt uddannede og kvinder med en kort eller mellemlang videregående uddannelse (kolonne 1). Indkomstforskellen på tværs af uddannelser for kvinder er dog så lille at tre af de fire uddannelsesgrupper alle tjener 27 % af de fagligt uddannede mænd (kolonne 3). Det fremgår af kolonne 3, at der er langt større spredning i den sorte livsindkomst hos mændene, hvor der er 66 procentpoint mellem top og bund, mens der kun er 4 procentpoint for kvinderne. Kolonne 4 viser indkomsterne fra kolonne 2 opgjort relativt til de fagligt uddannede mænd. For de betingede sorte livsindkomster er de ufaglærte mænd, der tjener mest. Jf. tabel 3 skyldes det udelukkende, at de ufaglærte har den længste gennemsnitlige sorte arbejdsuge, mens de ufaglærte, der arbejder sort, i gennemsnit har den længste sorte arbejdsuge, har de også den laveste sorte timeløn. For de betingede sorte livsindkomster gælder det altså, at de ufaglærtes gennemsnitlige sorte arbejdsuge er lang nok til at opveje deres lavere sorte timeløn. Mens spredningen i de sorte livsindkomster betinget på deltagelse falder for mænd fra 66 procentpoint i kolonne 3 til 28 procentpoint i kolonne 4, stiger den for kvinder fra 4 procentpoint til 15 procentpoint. Forklaringen kan igen ses i tabel 3, hvor der er stor variation i den sorte deltagelsesfrekvens for mænd, men ikke for kvinder. Tabel 6 har samme opbygning som tabel 5. Tabellen indeholder resultaterne fra i alt 6 livsindkomstberegninger. Kolonne 1 og 2 viser de ubetingede og de betingende sorte livsindkomster og svarer til kolonne 3 og 4 i tabel 5. Kolonne 3 viser resultaterne fra beregningen af den formelle livsindkomst, mens kolonne 4 viser resultaterne fra beregningen af den formelle livsindkomst for de beskæftigede. Kolonne 1 og 3 viser altså den gennemsnitlige livsindkomst for alle, mænd hhv. kvinder, på det givne uddannelsesniveau, relativt til livsindkomsten for de fagligt uddannede mænd. Kolonne 2 og 4 viser den gennemsnitlige livsindkomst for de beskæftigede, mænd hhv. kvinder, på det givne uddannelsesniveau, relativt til livsindkomsten for de beskæftigede fagligt uddannede mænd. Endelig viser kolonne 5 og 6 summen af formel og sort livsindkomst, hhv. 17

18 ubetinget og betinget af beskæftigelse, relativt til de fagligt uddannede mænd. I kolonne 3 ses det, at formel indkomst stiger med uddannelseslængden. Både for mænd og kvinder tjener personer med lange videregående uddannelser mest, mens de ufaglærte tjener mindst. Helt samme mønster findes, når de formelle livsindkomster udelukkende beregnes på baggrund af beskæftigede individer. Den lille difference i tallene mellem kolonne 3 og 4 skyldes, at for de fagligt uddannede samt personer med korte og mellemlange videregående og personer med lange videregående uddannelser har det stort set ingen effekt for livsindkomsten, når denne beregnes udelukkende på baggrund af beskæftigede. Derimod har det en større relativ betydning for de ufaglærte, som oplever flere og/eller længere perioder med ledighed end de øvrige uddannelsesgrupper, og derfor betyder det mere for livsindkomsterne for de ufaglærte, at der udelukkende ses på de beskæftigede. Kolonne 5 indeholder både sort og formel indkomst, så betydningen af sort livsindkomst for det samlede livsindkomstbillede kan ses ved at sammenligne med kolonne 3. Resultanterne afslører to forventelige tendenser. Først, sort indkomst bidrager til, at indkomstgabet mellem mænd og kvinder stiger. Fx tjener de fagligt uddannede kvinder kun 86 % af livsindkomsten for de fagligt uddannede mænd, når der også tages højde for sort livsindkomst. Dvs. differencen øges med 2 procentpoint på grund af sort arbejde. Hvis kvinderne ønskede at fastholde forskellen på de 12 %, som er differencen i formel livsindkomst (100 88), så svarer det til, at kvinderne skulle arbejde, sort og formelt, 1 år og 3 måneder ekstra. 22 Det gælder for alle uddannelsesniveauer, at indkomstforskellen mellem mænd og kvinder øges ca. 2 4 procentpoint, når livsindkomstmålet også indeholder sort arbejde. Dernæst gælder det på tilsvarende vis, at differencen i livsindkomst mellem de fagligt uddannede mænd og mænd med en lang videregående uddannelse indsnævres 3,8 procentpoint, når indkomsten fra sort arbejde 22 De 1,3 år fremkommer ved først at finde den præcise forøgelse i differencen mellem de fagligt uddannede mænd og de fagligt uddannede kvinders livsindkomst. Forøgelsen på 2,32 procentpoint ganges på mændenes samlede livsindkomst kr. for at finde det beløb, kvinderne skal tjene ekstra, kr. Derefter findes kvindernes gennemsnitlige årsindkomst som kr. / 49 arbejdsår = kr. De 1,3 år findes ved at dividere beløbet, kr. med kr. Livsindkomsterne opgjort i absolutte tal findes i appendiks tabel 1. Bemærk at jeg i disse udregninger ser bort fra aldersprofilen i indkomsten. 18

19 inkluderes. Med andre ord kan de fagligt uddannede mænd lade sig pensionere 1 år og 10 måneder tidligere, hvis de blot ønsker at fastholde den løndifference i formel indkomst på 34 procentpoint, de har til mændene med en lang videregående uddannelse. Ved at sammenligne forskellene på tværs af uddannelserne fra kolonne 3 og 4 med 5 og 6 kan det ses, at indkomsten fra sort arbejde ikke er stor nok til at udligne disse. For eksempel fremgår det, at uanset om der ses på den gennemsnitlige formelle livsindkomst, den betingede formelle livsindkomst (hhv. kolonne 3 og 4), den gennemsnitlige samlede livsindkomst eller den betingede samlede livsindkomst (hhv. kolonne 5 og 6) gælder det, at personer med længere uddannelser i gennemsnit tjener mere. Ligeledes gælder det, at rangeringen af livsindkomsten mellem mænd og kvinder på tværs af uddannelser ikke ændres, uanset om der tages højde for sort arbejde eller ej. Tabel 7 bygger på de samme tal og har samme struktur som tabel 6. Den eneste forskel er, at det er den formelle indkomst indenfor hver række, der er nu er brugt som indeks 100. Sammenligningen bør derfor primært foregå rækkevis. Af kolonne 1 ses det, at de ufaglærte samt de fagligt uddannede mænd over et livsforløb i gennemsnit har en sort livsindkomst svarende til 4-5 % af deres formelle indkomst. For kvinder og mænd med en lang videregående uddannelse gælder, at de over et arbejdslivsforløb tjener sort indkomst svarende til 1 % af deres formelle indkomst. Når der udelukkendes ses på, hvad en person, der arbejder sort hele livet, tjener i gennemsnit, så vil de ufaglærte mænd i gennemsnit lægge ekstra 15 % af deres formelle livsindkomst oven i deres indtjening. For mændene med en lang videregående uddannelse giver det i gennemsnit godt 7 % oven i deres formelle livsindkomst. Det er bemærkelsesværdigt, at procentsatserne i kolonne 2 kun er lidt lavere end procentsatserne i kolonne 4. Det betyder fx, at en ufaglært mand, der har et konstant gennemsnitligt udbud af sort arbejde, 23 men ellers oplever normale ledighedsperioder, vil ende med en livsindkomst i nærheden af en ufaglært mand, der aldrig arbejder sort, men til gengæld heller aldrig oplever perioder med ledighed. Hvor tabel 6 viste, at sort indkomst ikke i gennemsnit ændrer på rangeringen af livsindkomst mellem uddannelser, viser tabel 7, at sort indkomst kan betyde meget indenfor uddannelserne. Dette kan ses ved fx at sammenligne kolonne 2 med kolonne 3 for fx de grundskoleuddannede kvinder. En sådan sammenligning viser, at grundskoleuddannede kvinder, 23 2timer og 30min per uge jf. tabel 1 19

20 der ikke oplever ledighed i sort arbejde, tjener 8 % mere end de grundskoleuddannede kvinder, der ikke arbejder sort. Udvides sammenligningen, så man ser på de grundskoleudannede kvinder, der ikke oplever ledighed, hverken på det formelle- eller sorte arbejdsmarked, så tjener de 24 % mere end de grundskoleuddannede kvinder med et gennemsnitligt ledighedsforløb på det formelle arbejdsmarked og uden tilknytning til det sorte arbejdsmarked. En anden måde at illustrere betydning af sort indkomst på tværs af uddannelsesniveauer er ved at se på den såkaldte overtaking age. Et fagligt uddannelsesforløb er kortere end en lang videregående uddannelse, og derfor kommer de fagligt uddannede tidligere ud på arbejdsmarkedet og i gang. På den anden side viser tabel 6, at personer med en lang videregående uddannelser over et arbejdslivsforløb i gennemsnit tjener ca. 34 % mere end de fagligt uddannede. Så når personer med en faglig uddannelse starter deres arbejdsliv og dermed indtjening tidligere, men personer med en lang videregående uddannelse slutter med en højere samlet indkomst, så må der være et alderstrin, hvor de to uddannelsesgruppers akkumulerede indkomst er identisk. Dette alderstrin, hvor personer med en lang videregående uddannelse netop indhenter de faglige uddannelser, kaldes overtaking age. Figur 1 illustrerer betydningen af sort indkomst for overtaking age opgjort mellem mænd med hhv. en faglig og en lang videregående uddannelse. Figuren viser den akkumulerede indkomst for de to uddannelsesgrupper mellem 33 og 43 år. De to stiplede linjer er den akkumulerede indkomst opgjort udelukkende som formel indkomst, kolonne 3 i tabel 6. Den første fuldt optrukne lodrette sorte linje angiver skæringen mellem de stiplede linjer, i.e., overtaking age ved 35 år. Det er altså den alder, hvor mænd med en lang videregående uddannelse har akkumuleret den samme indkomst som mænd med en faglig uddannelse. Herefter ses det, at afstanden mellem de to indkomstprofiler bliver større og større. Jf. appendikstabel 1 slutter mænd med faglig uddannelse på ca. 8 mio. kr. i disponibel livsindkomst (2004-kr.), mens mænd med en lang videregående uddannelse slutter på ca. 10,5 mio. kr. i disponibel indkomst (2004-kr.). De to fuldt optrukne linjer viser indkomstprofilerne for de samme to grupper. Den eneste forskel er, at indkomsten fra sort arbejde også medregnes. Da mænd med en faglig uddannelse i gennemsnit har en højere sort indkomst end mænd med en lang videregående uddannelse, rykker det overtaking age mod højre. Så hvor de to grupper før opnåede samme akkumulerede indkomst som 35-årige, betyder sort indkomst, at mænd med en lang 20

21 videregående uddannelse først indhenter de fagligt uddannede mænd, når de er 37 år. 5. Robusthedstjek: Betydningen af få observationer Som nævnt flere steder i dette arbejdspapir stiller beregningen af livsindkomster store krav til antallet af observationer. Derfor vil jeg i dette afsnit forsøge at undersøge robustheden af resultaterne fra afsnit 4 med hensyn til antallet af observationer. Beregningen af sort livsindkomst er, nødvendigvis, baseret på surveyoplysninger og på trods af et omfattende datamateriale på ca observationer bliver data udnyttet til det yderste pga. kombinationen af uddannelse x køn x alder. Fx er livsindkomstberegningerne i enkelte aldersgrupper for de lange videregående uddannelser et resultat af 4 observationer jf. appendikstabel 2. Desværre findes der ingen kanonisk metode til at afgøre, om antallet af observationer er tilstrækkeligt. Derfor forsøger jeg at lave to beregninger, som tilsammen kan give et fingerpeg om, hvilke af resultaterne der skal tolkes varsomt. Tabel 8 indeholder resultatet af to forskellige robusthedsberegninger. Tabellens opbygning ligner de tidligere, hvor alle resultater er opgjort efter køn og uddannelsesniveau. Tabellens kolonne 1, 2 og 3 ser på betydning af observationsantallet mens kolonne 3 og 4 beregner livsindkomster med en 9-delt aldersgruppering.. Kolonne 1 viser de absolutte beløb for de formelle livsindkomster, dvs. de beløb der ligger til grund for kolonne 3 i tabel 6. Kolonne 2 er resultatet af formelle livsindkomster, hvor antallet af observationer per uddannelsesniveau x køn x aldersgrupper er begrænset til det antal, der findes i datasættet bag beregningen af de sorte livsindkomster. For at lette sammenligningen viser kolonne 3 resultaterne fra kolonne 2 sat i forhold til kolonne 1. Hvis der er signifikante afvigelser mellem kolonne 1 og 2, er det et tegn på, at antallet af observationer bag de sorte livsindkomster er utilstrækkeligt. For mænd med en grundskoleuddannelse viser resultaterne i kolonne 3, at når det samlede antallet af observationer begrænses bliver resultatet af deres livsindkomstberegninger 1 % højere, end når det fulde antal observationer bruges. Forskellen er størst for mænd med en lang videregående uddannelse, hvor beregningen med det lave antal observationer giver en afvigelse på 7 %. 21

22 Hvis man tager udgangspunkt i differencen på 7 % og korrigerer den sorte livsindkomst for mænd med en lang videregående uddannelse, ændrer det deres sorte livsindkomst fra kr. til kr. De ekstra kr. betyder, at mænd med en lang videregående uddannelse ikke tjener 34 % af den sorte livsindkomst for mænd med en faglig uddannelse men 36 %, jf. tabel 5. For de øvrige kombinationer af uddannelsesniveau og køn er afvigelsen højst 4 %. Alt i alt ændres de formelle livsindkomster altså ikke signifikant, når datamaterialet bliver begrænset til et antal observationer, der svarer til, hvad vi har til rådighed for sorte livsindkomstberegninger. Kolonne 4 indeholder de absolutte beløb (2004-priser) for de sorte livsindkomster og svarer til kolonne 1 i tabel 5 (2004-priser). Kolonne 5 viser resultaterne fra livsindkomstberegninger på baggrund af en 9-delt aldersgruppe i stedet for en 4-delt. For at lette sammenligningen viser kolonne 6 resultaterne fra kolonne 5 opgjort relativt til kolonne 4. Store afvigelser mellem kolonne 4 og 5 betyder, at den 9-delte aldersgruppering giver væsentlig andre resultater end den 4-delte. Betydningen er størst for grundskoleuddannede kvinder og mænd, hvis livsindkomst bliver øget med hhv. 22 og 5 %. De tomme celler for kvinder og mænd med en lang videregående uddannelse skyldes, at en 9-delt aldersgruppering medfører aldersgrupper uden observationer til at beregne periodeindkomster. På den ene side viser afsnit 5, at metodevalg i form af aldersgruppering er relevant for de overordnede resultater. Betydningen er størst for kombinationen af køn x uddannelsesniveau, mens livsindkomsterne opgjort på uddannelsesniveau alene ikke er helt lige så følsomme. I forhold til den 4-delte aldersgruppering fanger den 9-delte i højere grad aldersgradienten i indkomst, men samtidig bliver indkomstgennemsnittene per gruppe beregnet på et noget lavere antal observationer. For lange videregående uddannelser betyder det, at livsindkomsterne ikke kan opgøres på køn. Jeg foretrækker den 4-delte aldersgruppering, da jeg mener, at hensynet til antal observationer vejere tungere end aldersgradienten i indkomst. På den anden side viser beregningerne af de formelle livsindkomster, at resultaterne er rimeligt robuste overfor en reducering af observationsantallet. Opsummeret viser robusthedsberegningen, at det er vigtigt at holde metoden in mente, men at livsindkomstresultaterne formentlig ikke ville ændre sig signifikant, selv hvis antallet af observationer blev forøget drastisk. 22

23 6. Konklusion: Sort Livsindkomst Resultaterne i afsnit 4 viste, at indkomsten fra sort arbejde har en betydning for indkomstforskelle mellem mænd og kvinder samt for indkomstforskellene på tværs af uddannelsesniveauer. Når målet for livsindkomst indeholder indkomst fra både formelt og sort arbejde, øges indkomstforskellen mellem mænd og kvinder ca. 2-3 procentpoint. Oversat til arbejdsår betyder det, at kvinder skal blive 1-1½ år længere på arbejdsmarkedet (både det sorte og formelle) alene for at udligne den ekstra indkomstforskel fra sort arbejde. Også for indkomstforskelle mellem uddannelsesniveauer har indkomsten fra sort arbejde betydning. Selvom sort arbejde ikke i sig selv kan ændre på indkomstrangeringen mellem uddannelsesgrupperne, så indsnævres forskellen med 3-4 procentpoint. Med andre ord er afkastet af uddannelse mindre, når livsindkomsten gøres op som summen af både formel og sort indkomst. For mænd med en lang videregående uddannelse betyder sort indkomst, at overtaking age i forhold til faglige uddannelser udskydes, med 2 år. Når overtaking age udskydes, betyder det, at hvis diskontering af indkomst spiller en rolle for uddannelsesvalg, så vil indkomsten fra sort arbejde trække i retning af faglige uddannelser i stedet for lange videregående uddannelser. Det bør understreges, at opgørelsen af sorte og formelle livsindkomster, som de er præsenteret her, er den første af sin slags, og data- samt metodevalg kan og bør diskuteres, ligesom kombinationerne af uddannelsesniveau x køn x alder gør, at beregningerne hviler på et acceptabelt men ikke meget stort antal observationer. Med det in mente viser dette arbejdspapir, at sort arbejde har en rolle at spille i opgørelser af indkomst på tværs af køn og uddannelse, et resultat der også antyder at eksempelvis ulighedsmål bør inddrage til indkomsten fra sort arbejde. 23