Monitor Loonverschillen mannen en vrouwen, 2024

Eerdere edities van de Monitor Loonverschillen mannen en vrouwen hebben laten zien dat het uurloon van vrouwen gemiddeld lager is dan dat van mannen. Dat geldt ook als er rekening gehouden wordt met verschillen in het soort werk dat men doet. Dit is geen specifiek Nederlands fenomeen. Het Europees parlement en de Raad van de Europese Unie hebben in mei 2023 een Richtlijn aangenomen ‘ter versterking van de toepassing van het beginsel van gelijke beloning van mannen en vrouwen voor gelijke of gelijkwaardige arbeid door middel van beloningtransparantie en handhavingsmechanismen’ (Europees Parlement en de Raad, 2023). De Richtlijn verplicht de lidstaten van de Europese Unie om via wetgeving de gelijke beloning van mannen en vrouwen voor gelijkwaardig werk te bevorderen. In Nederland is de Wet implementatie Richtlijn loontransparantie mannen en vrouwen in voorbereiding. 

Deze editie van de Monitor Loonverschillen mannen en vrouwen laat zien hoe de loonverschillen tussen mannen en vrouwen zich in Nederland ontwikkelen bij de overheid en bij het bedrijfsleven. Ze geeft de nieuwe cijfers voor 2024 en kijkt naar de trend vanaf 2014. Het gaat daarbij zowel om de feitelijke loonverschillen als de loonverschillen die overblijven als er rekening wordt gehouden met verschillen in persoons- en werkkenmerken van mannen en vrouwen (de statistisch gecorrigeerde loonverschillen). Het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) heeft dit onderzoek naar loonverschillen tussen mannen en vrouwen uitgevoerd in opdracht van het Ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid. Dit onderzoek is door het CBS vier keer eerder uitgevoerd onder de naam ‘Gelijk loon voor gelijk werk?’. Vanaf 2016 draagt het onderzoek de naam ‘Monitor Loonverschillen mannen en vrouwen’. De methode van het onderzoek is in 2022 vernieuwd (zie Van der Vliet et al., 2023a).

Bij deze publicatie hoort een tabellenset met kerncijfers van de onderzoekspopulatie en de belangrijkste uitkomsten uit de regressiemodellen. De tabellenset is te vinden bij deze publicatie op de website van het CBS. De publicatie ‘Monitor Loonverschillen mannen en vrouwen, 2024’ is als volgt opgebouwd:

Deel I: Monitor Loonverschillen

1. Loonverschillen tussen mannen en vrouwen – Beschrijving van de belangrijkste resultaten. Hoe groot zijn de feitelijke loonverschillen tussen vrouwen en mannen bij de overheid en in het bedrijfsleven? In hoeverre is dit veranderd ten opzichte van eerdere jaren? En hoe groot zijn deze loonverschillen wanneer rekening wordt gehouden met verschillen in werknemers-, werkgevers- en baankenmerken?
2. Kenmerken van de werknemer – Beschrijving van de samenhang van leeftijd en opleidingsniveau met de feitelijke loonverschillen tussen vrouwen en mannen.
3. Kenmerken van de werkgever – Beschrijving van de samenhang van bedrijfstak en bedrijfsgrootte met de feitelijke en statistisch gecorrigeerde loonverschillen tussen vrouwen en mannen.
4. Kenmerken van de baan – Beschrijving van de verdeling van voltijd en deeltijd arbeidsduur tussen vrouwen en mannen en de samenhang met feitelijke loonverschillen. Verder een beschrijving van de samenhang van het soort contract (bepaald of onbepaald) met de feitelijke en statistisch gecorrigeerde loonverschillen tussen vrouwen en mannen.
5. Verklaring van loonverschillen – Beschrijving van de voornaamste verklarende en dempende factoren voor de loonverschillen tussen vrouwen en mannen.
6. Loonverschillen per loonsegment – Beschrijving van de loonverschillen van mannen en vrouwen per loonsegment. Het gaat zowel om feitelijke als statistisch gecorrigeerde loonverschillen.

Deel II: Technische Toelichting

7. Achtergrondgegevens – Beschrijving van de onderzoekspopulatie, de gebruikte databronnen, de operationalisering van de belangrijkste begrippen, de kwaliteit van de uitkomsten en de achtergrond van wijzigingen in de terminologie.
8. Methoden – Toelichting over de gebruikte onderzoeksmethoden, waaronder de samenstelling van de onderzoeksbestanden en de meervoudige imputatie. Toelichting van de berekening van de statistisch gecorrigeerde loonverschillen, de Karlson-Holm-Breen decompositie en de kwantielregressie.
9. Begrippen en afkortingen –Toelichting van de gebruikte begrippen en afkortingen.

Literatuur

In 2024 lag het uurloon van vrouwen in het bedrijfsleven gemiddeld 14,5 procent lager dan het uurloon van mannen in het bedrijfsleven. Bij de overheid was dit verschil met 4,5 procent een stuk kleiner. Beide uurloonverschillen zijn kleiner dan in voorgaande jaren. Dat geldt in het bedrijfsleven ook voor het verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen wanneer rekening gehouden wordt met verschillen in factoren die van invloed kunnen zijn op de hoogte van uurlonen. Zowel in het bedrijfsleven als bij de overheid zorgt deze statistische correctie voor meer dan een halvering van het verschil in uurlonen tussen mannen en vrouwen ten opzichte van de feitelijke verschillen in uurloon.

1.1 Bedrijfsleven

In het bedrijfsleven lag het uurloon van vrouwen in 2024 gemiddeld 14,5 procent lager dan dat van mannen (figuur 1.1.1, feitelijke loonverschil). Vrouwen hadden in 2024 een gemiddeld uurloon van 26,37 euro, terwijl mannen gemiddeld 30,85 euro per uur verdienden. Sinds 2014 neemt het relatieve verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen langzaam af. In 2014 bedroeg het verschil nog 19,2 procent. Het absolute verschil in gemiddeld uurloon tussen mannen en vrouwen is tussen 2014 en 2024 echter gelijk gebleven en bedroeg al die jaren ongeveer 4,50 euro.

De verschillen tussen het uurloon van mannen en vrouwen in het bedrijfsleven nemen met meer dan de helft af wanneer rekening wordt gehouden met factoren die invloed hebben op de lonen van werknemers, zoals opleidingsniveau en werkervaring (zie kader ‘Statistisch gecorrigeerde loonverschillen’). In 2024 lag het statistisch gecorrigeerde uurloon van vrouwen 6,1 procent lager dan dat van mannen (figuur 2.1.1, statistisch gecorrigeerde loonverschil). Sinds 2014 is het statistisch gecorrigeerde uurloonverschil tussen mannen en vrouwen in het bedrijfsleven afgenomen, al bleef het tussen 2020 en 2022 ongeveer gelijk. 2024 laat wel weer een verdere afname zien.

1.2 Overheid

De loonverschillen tussen mannen en vrouwen zijn bij de overheid minder groot dan in het bedrijfsleven. Ze zijn in 2024 wel minder sterk afgenomen dan in het bedrijfsleven. Het statistisch gecorrigeerde verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen is zelfs gelijk gebleven. In 2024 lag bij de overheid het feitelijke uurloon van vrouwen 4,5 procent lager dan bij de mannen (figuur 1.2.1, feitelijke loonverschil). Dit verschil is ruim de helft minder dan in 2014. Wel is de afname van dit verschil in 2024 kleiner dan in de drie voorgaande verslagjaren. Het absolute verschil in gemiddeld uurloon tussen mannen en vrouwen is bij de overheid vrijwel gelijk gebleven ten opzichte van 2022: rond 1,60 euro. Dat is wel een euro minder verschil dan in 2014 toen het om een verschil in uurloon van 2,60 euro ging. In 2024 verdienden vrouwen bij de overheid een uurloon van gemiddeld 34,24 euro, terwijl mannen bij de overheid gemiddeld 35,85 euro per uur verdienden.

Het verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen die bij de overheid werken neemt met ruim de helft af tot 1,7 procent als rekening wordt gehouden met verschillen in persoons- en werkkenmerken (figuur 1.2.1, statistisch gecorrigeerde loonverschil). Door de onzekerheidsmarge in de uitkomsten is dit gelijk aan het statistisch gecorrigeerde verschil in 2022. Daarmee is een einde gekomen aan de dalende trend sinds 2014 van het statistisch gecorrigeerde verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen bij de overheid. 

Hoofdstukken 2, 3 en 4 gaan in op de vraag hoe belangrijke kenmerken van de werknemer, van de werkgever en van de baan samenhangen met de verloning van mannen en vrouwen. In hoofdstuk 5 worden de verschillende kenmerken in samenhang besproken. Daarbij wordt ingegaan op de vraag in welke mate de factoren bijdragen aan de verklaring van loonverschillen. Hoofdstuk 6 laat zien hoe de feitelijke en statistisch gecorrigeerde loonverschillen variëren per loonsegment. 

In 2024 hadden mannen die in het bedrijfsleven werkten vanaf 26 jaar gemiddeld een hoger uurloon dan vrouwen. Mannen die bij de overheid werkten hadden dit pas vanaf 40 jaar. Bovendien waren de verschillen in uurloon tussen mannen en vrouwen die bij de overheid werken op hogere leeftijden minder hoog dan die tussen mannen en vrouwen in het bedrijfsleven. Het feitelijke verschil in uurloon is het hoogst tussen mannen en vrouwen in het bedrijfsleven met een opleiding op hbo- of wo-niveau.

2.1 Leeftijd

Oudere werknemers verdienen, mede door werkervaring en promoties, hogere lonen dan jongere werknemers. Dit geldt voor zowel mannen als vrouwen (figuur 2.1.1). Bij mannen die bij de overheid werken bleef in 2024 het gemiddelde uurloon vanaf 46 jaar vrij stabiel.  Het gemiddelde uurloon van vrouwen bij de overheid was na 48-jarige leeftijd juist iets lager. Mannen die in het bedrijfsleven werken ontvingen rond 53 jaar het hoogste gemiddelde uurloon. Bij vrouwen in het bedrijfsleven was dat rond 44 jaar.

Het feitelijke verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen neemt toe met de leeftijd. In het bedrijfsleven zijn in 2024 tot 26 jaar de gemiddelde uurlonen van vrouwen hoger dan van mannen, al zijn de verschillen klein. Op hogere leeftijden is het gemiddelde uurloon van vrouwen lager dan dat van mannen. Op de leeftijd van 42 jaar verdienden vrouwen in het bedrijfsleven in 2024 gemiddeld 5 euro minder dan mannen. 56- en 57-jarige vrouwen in het bedrijfsleven verdienden in 2024 ruim 9 euro per uur minder. Dit was het grootste verschil in uurloon op een specifieke leeftijd tussen mannen en vrouwen die in het bedrijfsleven werken.

Tot 40 jaar hogere uurlonen voor vrouwen bij de overheid

Het beeld van feitelijke uurloonverschillen tussen mannen en vrouwen is bij de overheid anders dan bij het bedrijfsleven. Bij de overheid verdienden mannen in 2024 pas vanaf 40 jaar meer dan vrouwen. Ook waren de loonverschillen tussen mannen en vrouwen op hogere leeftijden bij de overheid kleiner dan bij het bedrijfsleven. Het verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen bij de overheid bleef oplopen tot de pensioenleeftijd. Op 66-jarige leeftijd verdienden vrouwen bij de overheid in 2024 gemiddeld ruim 5 euro per uur minder dan mannen die bij de overheid werkten.

Het relatieve (feitelijke) loonverschil tussen mannen en vrouwen is bij zowel de overheid als het bedrijfsleven in 2024 afgenomen ten opzichte van 2014 (figuur 2.1.2). In het bedrijfsleven was het feitelijke loonverschil tussen mannen en vrouwen in 2014 maximaal 30 procent (54 jaar) en in 2024 maximaal 25 procent (57 jaar). Bij de overheid was het in 2014 maximaal 17 procent (63 jaar) en in 2024 maximaal 12 procent (65 jaar).  In 2014 was bij de overheid het loon van 34-jarige vrouwen ongeveer gelijk aan dat van 34-jarige mannen. Op hogere leeftijden was het gemiddelde uurloon van vrouwen lager dan dat van mannen. In 2024 lag dit omslagpunt bij de overheid bij 40-jarige vrouwen en mannen. In het bedrijfsleven hadden mannen in 2024 al vanaf 26 jaar gemiddeld een hoger uurloon dan vrouwen, wat twee jaar eerder was dan in 2014.

2.2 Opleidingsniveau

Een opleiding versterkt de positie op de arbeidsmarkt. Bij de overheid is het opleidingsniveau van zowel mannen als vrouwen gemiddeld hoger dan in het bedrijfsleven. Zij hebben bijvoorbeeld ruim anderhalf keer zo vaak een opleiding op hbo- of wo-niveau als werknemers in het bedrijfsleven (tabel 2.2.1). Wel is sinds 2014 het aandeel werknemers met een opleiding op hbo- of wo-niveau zowel in het bedrijfsleven als bij de overheid en zowel bij mannen als bij vrouwen toegenomen. De aandelen werknemers met een opleidingsniveau basisonderwijs, vmbo, mbo1 of havo, vwo, mbo2-4 zijn sinds 2014 juist gedaald.

Mannen en vrouwen in het bedrijfsleven verschillen weinig wat betreft de verdeling naar opleidingsniveau. Bij de overheid zijn er meer verschillen tussen mannen en vrouwen in hun verdeling naar opleidingsniveau. Vrouwen bij de overheid hebben bijvoorbeeld vaker een hbo- of wo-opleiding genoten dan mannen die bij de overheid werken. Tussen 2014 en 2024 is dit verschil wel afgenomen.

Grootste loonverschil bij hbo- of wo-opleiding in het bedrijfsleven

Ongeacht het opleidingsniveau hebben mannen, zowel in het bedrijfsleven als bij de overheid, gemiddeld een hoger uurloon dan vrouwen (figuur 2.2.2). Dit verschil is het kleinst bij het opleidingsniveau basisonderwijs, vmbo, mbo1 binnen de overheid (2 euro). In het bedrijfsleven zijn de uurloonverschillen van mannen en vrouwen per opleidingsniveau groter dan bij de overheid. Het verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen in het bedrijfsleven met een hbo- of wo-opleiding is gemiddeld het grootst (bijna 7 euro). 

Vrouwen die bij de overheid werken verdienen ongeacht hun opleidingsniveau gemiddeld hogere uurlonen dan vrouwen die in het bedrijfsleven werken. Behalve bij het opleidingsniveau hbo en wo hebben zij gemiddeld ook hogere lonen dan mannen die in het bedrijfsleven werken. Het uurloon van mannen die bij de overheid werken is bij elk opleidingsniveau hoger dan dat van mannen die in het bedrijfsleven werken.

Tussen bedrijfstakken verschillen de gemiddelde uurlonen en de uurloonverschillen tussen mannen en vrouwen. De bedrijfstakken financiële instellingen en handel kenden in 2024 de grootste verschillen in uurloon tussen mannen en vrouwen binnen zowel de feitelijke als de statistisch gecorrigeerde uurloonverschillen. Bij de kleinste bedrijven (tot 10 werknemers) waren de feitelijke verschillen in uurlonen tussen mannen en vrouwen het grootst, maar de statistisch gecorrigeerde verschillen in uurlonen het kleinst in vergelijking met andere bedrijfsgroottes. 

3.1 Bedrijfstak

Bedrijfstakken verschillen sterk in het aandeel mannen of vrouwen die er werkzaam zijn. Zo was in 2024 meer dan drie van de vier werknemers die in de bedrijfstakken gezondheids- en welzijnszorg of particuliere huishoudens werkten vrouw (figuur 3.1.1). In de bedrijfstakken bouwnijverheid, delfstoffenwinning, industrie en energie- en waterleidingbedrijven was juist meer dan drie van de vier werknemers man. In de bedrijfstak horeca werkten evenveel mannen als vrouwen. Verder werkten er in 2024 alleen in de bedrijfstakken onderwijs en cultuur meer vrouwen dan mannen.

De gemiddelde uurlonen verschillen per bedrijfstak. In 2024 was het gemiddelde uurloon van vrouwen het hoogst in de bedrijfstakken financiële instellingen (35 euro) en delfstoffenwinning (38 euro) en het laagst in de bedrijfstak horeca (18 euro). Daarmee zijn de uurlonen van vrouwen in de horeca de helft minder dan in de bedrijfstakken waar de uurlonen het hoogst zijn. Dit hangt onder andere samen met verschillen in de gemiddelde leeftijd of opleidingsniveau van vrouwen in deze bedrijfstakken.

3.2 Loonverschillen per bedrijfstak in het bedrijfsleven

De verschillen in gemiddelde uurlonen tussen bedrijfstakken hangen samen met bijvoorbeeld het (vereiste) opleidingsniveau van werknemers of de leeftijdssamenstelling in een bedrijfstak. Figuur 3.2.1 laat per bedrijfstak de loonverschillen zien tussen mannen en vrouwen die in het bedrijfsleven werken. Het gaat zowel om de feitelijke verschillen in uurloon als om de statistisch gecorrigeerde uurloonverschillen, waarbij rekening is gehouden met verschillen in achtergrondkenmerken tussen mannen en vrouwen.

Het verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen was in 2024 het grootst binnen de bedrijfstak financiële instellingen. Dit geldt zowel voor de feitelijke als de statistisch gecorrigeerde uurloonverschillen. Wel halveert het uurloonverschil tussen mannen en vrouwen die bij financiële instellingen werken wanneer rekening gehouden wordt met verschillen in persoons- en werkkenmerken (van 23 naar 12 procent). Door rekening te houden met deze verschillen is er geen loonverschil meer in de bedrijfstak energie- en waterleidingbedrijven. In de bedrijfstak bouwnijverheid is het loonverschil tussen mannen en vrouwen door de statistische correctie bijna verdwenen. 

Groot deel van loonverschil in gezondheidszorg verklaard

Het feitelijke verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen was in 2024 na de bedrijfstakken financiële instellingen en handel het hoogst in de bedrijfstak gezondheidszorg (17 procent). Veel van dit verschil wordt echter verklaard door verschillen in persoons- en werkkenmerken. Waar de uurloonverschillen tussen mannen en vrouwen die in de bedrijfstakken financiële instellingen en handel werken ook na statistische correctie nog tot de hoogste behoren, behoort het statistisch gecorrigeerde uurloonverschil in de bedrijfstak gezondheidszorg (4 procent) tot de kleinere verschillen. Bij de werknemers in het bedrijfsleven die in het particulier onderwijs werken (het onderwijs dat buiten de sector onderwijs van de onderzoekspopulatie overheid valt) bleken vrouwen door rekening te houden met verschillen in achtergrondkenmerken lagere uurlonen te hebben dan mannen, terwijl hun gemiddelde feitelijke uurlonen juist hoger waren. Rekening houden met achtergrondkenmerken kan dus twee kanten op werken: uurloonverschillen tussen mannen en vrouwen kunnen kleiner worden, maar ook groter. 

3.3 Loonverschillen naar bedrijfsgrootte

Bij de grootste bedrijven in het bedrijfsleven werken meer vrouwen dan mannen. In 2024 was van de werknemers in bedrijven met 250 of meer werkzame personen ruim 53 procent vrouw (tabel 3.3.1). In kleinere bedrijven werkten juist meer mannen dan vrouwen.

Bij de kleinste bedrijven in het bedrijfsleven (tot 10 werknemers) was in 2024 het feitelijke verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen het hoogst (20 procent) in vergelijking met andere bedrijfsgroottes (figuur 3.3.2). Als rekening gehouden wordt met verschillen in persoons- en werkkenmerken van mannen en vrouwen is het verschil in uurloon juist het laagst bij de kleinste bedrijven (4,5 procent). Het statistisch gecorrigeerde uurloonverschil tussen mannen en vrouwen was in 2024 met ruim 7 procent het hoogst bij de grootste bedrijven.

Mannen en vrouwen werken in verschillende banen. Zo werken mannen veel vaker in voltijdbanen dan vrouwen en ook vaker in de grootste deeltijdbanen. Voltijdbanen kennen over het algemeen een hoger uurloon dan deeltijdbanen. Alleen voor de grotere deeltijdbanen van vrouwen bij de overheid gaat dit niet op. In het bedrijfsleven zijn de feitelijke uurloonverschillen tussen mannen en vrouwen in deeltijdbanen over het algemeen kleiner dan in voltijdbanen. Bij de overheid is dit precies andersom. Statistisch gecorrigeerd voor achtergrondkenmerken zijn de verschillen in uurloon tussen mannen en vrouwen kleiner bij werknemers met tijdelijke contracten dan bij werknemers met vaste contracten. 

4.1 Arbeidsduur

Zowel binnen de overheid als het bedrijfsleven hebben mannen veel vaker dan vrouwen een voltijdbaan. In 2024 werkten ongeveer acht van de tien mannen voltijd, terwijl dat maar voor ongeveer drie van de tien vrouwen gold (figuren 4.1.1 en 4.1.2). Bij de overheid ligt het aandeel mannen met een voltijdbaan enkele procentpunten lager dan in het bedrijfsleven. Het aandeel vrouwen met een voltijdbaan bij de overheid is juist enkele procentpunten hoger dan in het bedrijfsleven. Als mannen in deeltijd werken, dan is dat vooral in een grote deeltijdbaan van 30 tot 35 uur. Dat geldt zowel in het bedrijfsleven als bij de overheid. Vrouwen met een deeltijdbaan in het bedrijfsleven werkten in 2024 het vaakst 20 tot 25 uur of 30 tot 35 uur. Vrouwen met een deeltijdbaan bij de overheid hadden in 2024 ook vaak een deeltijdbaan van 25 tot 30 uur. 

Vrouwen hebben vaker een grotere deeltijdbaan

In de afgelopen tien jaar is het beeld van de arbeidsduur van mannen en vrouwen licht veranderd. Zowel in het bedrijfsleven als bij de overheid zijn vrouwen iets vaker voltijd gaan werken en mannen iets vaker in deeltijd (figuren 4.1.1 en 4.1.2). Vrouwen die in deeltijd werken, zowel in het bedrijfsleven als bij de overheid, hebben tussen 2014 en 2024 ook minder vaak een kleinere deeltijdbaan tot 20 uur. Daardoor is er een langzame verschuiving naar grotere deeltijdbanen. Het aandeel vrouwen bij de overheid met een deeltijdbaan van 30 tot 35 uur is tussen 2014 en 2024 bijvoorbeeld gestegen van 15 naar 19 procent. Bij vrouwen met een grote deeltijdbaan in het bedrijfsleven was deze stijging van 13 naar 19 procent.

Binnen de overheid kleinste loonverschil bij voltijdbanen

In het bedrijfsleven hebben voltijdbanen het hoogste gemiddelde uurloon (tabel 4.1.3). Het is bijna 4 euro hoger dan in de grootste deeltijdbanen die van alle deeltijdbanen binnen het bedrijfsleven het hoogste gemiddelde uurloon hebben. Bij de overheid hebben de grootste deeltijdbanen gemiddeld juist het hoogste uurloon. Het verschil met het gemiddelde uurloon van voltijdbanen bij de overheid is ruim een euro. De gemiddelde uurlonen bij de overheid van de verschillende soorten deeltijdbanen en voltijdbanen liggen veel dichter bij elkaar dan in het bedrijfsleven. Bij de overheid varieert het van 33 euro bij de kleinste deeltijdbanen tot 37 euro bij de grootste deeltijdbanen. In het bedrijfsleven varieert het tussen ongeveer 22,50 euro bij de deeltijdbanen van 12 tot 20 uur tot 32 euro bij de voltijdbanen.
De feitelijke verschillen in uurloon tussen mannen en vrouwen die in het bedrijfsleven werken zijn beperkt bij deeltijdbanen tussen 12 en 25 uur (tabel 4.1.3). In deeltijdbanen van 25 tot 30 uur verdienen vrouwen zelfs 2,5 euro per uur meer dan mannen die een contract van 25 tot 30 uur hebben. In de voltijdbanen en de kleinste deeltijdbanen is het feitelijke uurloonverschil tussen mannen en vrouwen in het bedrijfsleven het hoogst.
Bij de overheid is het beeld anders. In de voltijdbanen is het feitelijke verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen lager dan in deeltijdbanen. En in de kleinste deeltijdbanen tot 20 uur is het feitelijke verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen het hoogst.

4.2 Contractsoort

Het soort contract speelt ook een belangrijke rol in het verklaren van de hoogte van het loon. Mensen met een contract voor bepaalde tijd verdienen gemiddeld een lager uurloon dan mensen met een contract voor onbepaalde tijd. 

Nauwelijks loonverschil bij tijdelijke contracten bij de overheid

In zowel tijdelijke als vaste banen verdienden vrouwen in het bedrijfsleven in 2024 ongeveer 15 procent minder per uur dan mannen die in het bedrijfsleven werken (figuur 4.2.1). Bij de overheid verdienden mannen en vrouwen met een tijdelijke baan ongeveer evenveel en is er alleen een feitelijk verschil in uurloon bij de contracten voor onbepaalde tijd, waarbij vrouwen ongeveer 5 procent per uur minder verdienden dan mannen.
Als rekening wordt gehouden met verschillen in persoons- en werkkenmerken was het verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen in het bedrijfsleven met een baan voor bepaalde tijd in 2024 minder dan 4 procent. Ook het verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen met een baan voor onbepaalde tijd in het bedrijfsleven was kleiner na de statistische correctie, maar bleef bijna twee keer zo groot als bij tijdelijke banen. Bij de overheid was er alleen nog een statistisch gecorrigeerd verschil in uurloon tussen mannen en vrouwen bij de banen voor onbepaalde tijd (2 procent).

Uit hoofdstuk 1 blijkt dat het uurloon van vrouwen lager ligt dan dat van mannen. Het verschil wordt kleiner wanneer statistisch gecorrigeerd wordt voor werknemers-, werkgevers- en baankenmerken. Hoe zit dat precies? Welke kenmerken zijn het meest bepalend voor het loonverschil?

De correctie van het loonverschil tussen vrouwen en mannen wordt door meerdere kenmerken veroorzaakt. Die kenmerken kunnen niet eenvoudigweg bij elkaar worden opgeteld, omdat ze onderling samenhangen. Daarom is gebruik gemaakt van de Karlson-Holm-Breen-methode (zie paragraaf 8.4). Deze methode maakt gebruik van een meervoudige regressieanalyse om de statistische correctie van het loonverschil toch aan bepaalde kenmerken toe te kunnen schrijven.

Het uurloon ligt hoger naarmate de kenmerken van de werknemer, werkgever en baan gunstiger zijn. Als gunstige kenmerken minder vaak bij vrouwen dan bij mannen voorkomen, dan vergroten zulke kenmerken het loonverschil. Als ze juist vaker bij vrouwen dan bij mannen voorkomen, dan dempen ze het loonverschil. Onderstaande analyse geeft inzicht in de vergroting en demping van het loonverschil.

5.1 Vergrotende kenmerken

Het loonverschil tussen mannen en vrouwen is aan meerdere kenmerken toe te schrijven. In het bedrijfsleven lag in 2024 het statistisch gecorrigeerde loonverschil 8,4 procentpunt lager dan het feitelijke loonverschil. De volgende vier kenmerken speelden daarbij de grootste rol (tenminste één procentpunt):

1. Longitudinale deeltijdfactor
2. Leidinggeven
3. Soort werknemer
4. Beroepsniveau

Vrouwen hebben gemiddeld een korter arbeidsverleden dan mannen, omdat zij gedurende de vijftien jaar vóór 2024 vaker in deeltijd hebben gewerkt. Langdurig deeltijdwerk gaat gepaard met lagere lonen. Zodoende is 6,7 procentpunt van het loonverschil tussen mannen en vrouwen het bedrijfsleven aan de longitudinale deeltijdfactor toe te schrijven. Naast hun deeltijdverleden geven vrouwen minder vaak leiding dan mannen. In leidinggevende functies liggen de lonen hoger dan in andere functies. 1,7 procent van het loonverschil tussen mannen en vrouwen is aan de verschillende mate van leiddinggeven toe te schrijven. Verder is er variatie in het soort werknemer. Vrouwen werken iets minder vaak dan mannen als uitzendkracht en iets vaker als oproepkracht, maar vooral minder vaak als directeur-grootaandeelhouder. Directeur-grootaandeelhouders verdienen aanzienlijk meer dan reguliere werknemers. 1,3 procent van het loonverschil tussen mannen en vrouwen is aan het soort werknemer dat zij zijn toe te schrijven. Ten slotte liggen de beroepen die vrouwen in het bedrijfsleven vervullen gemiddeld op een iets lager niveau dan die van mannen. 1,0 procent van het loonverschil tussen mannen en vrouwen in het bedrijfsleven is toe te schrijven aan het beroepsniveau.

Bij de overheid lag in 2024 het statistisch gecorrigeerde loonverschil 2,8 procentpunt lager dan het feitelijke loonverschil. Daarbij speelden de volgende twee kenmerken de grootste rol (tenminste één procentpunt):

1. Longitudinale deeltijdfactor
2. Leidinggeven

Net als in het bedrijfsleven, hebben vrouwen bij de overheid een relatief groot deel van hun arbeidsverleden in deeltijd gewerkt. 5,0 procent van het loonverschil tussen mannen en vrouwen is aan de longitudinale deelfactor toe te schrijven. Ook geven vrouwen minder vaak leiding dan mannen. 1,6 procent van het loonverschil tussen mannen en vrouwen is aan leidinggeven toe te schrijven. De overige kenmerken uit het model leveren een kleinere bijdrage aan het loonverschil bij de overheid.

5.2 Dempende kenmerken

De hierboven besproken verschillen tussen mannen en vrouwen vergroten het loonverschil. Er kunnen ook kenmerken zijn die het loonverschil juist dempen.

In het bedrijfsleven zijn er geen kenmerken die het loonverschil met tenminste één procentpunt dempen.

Bij de overheid hebben de volgende kenmerken een dempende werking van tenminste één procentpunt:

1. Opleidingsniveau
2. Beroepsniveau

Vrouwen die bij de overheid werken zijn gemiddeld hoger opgeleid dan mannen die bij de overheid werken. Een hogere opleiding hangt samen met een hoger uurloon. Daardoor valt het loonverschil iets kleiner uit, dan wanneer vrouwen en mannen hetzelfde opleidingsniveau hadden gehad. Het verschil in opleidingsniveau ten gunste van vrouwen dempt het loonverschil met 3,3 procentpunt. Naast hun hogere opleidingsniveau, werken vrouwen bij de overheid op een hoger beroepsniveau dan mannen. Dit verschil van beroepsniveau dempt het loonverschil tussen mannen en vrouwen met 1,9 procentpunt. 

De cijfers tot dusver gaan over het gemiddelde loonverschil. Het loonverschil kan echter ook variëren naar loonsegment. Uit de Monitor loonverschillen mannen en vrouwen van 2022 bleek dat het loonverschil aan de bovenkant, dus tussen de meest verdienende mannen en meest verdienende vrouwen, veel groter was dan aan de onderkant, dus tussen de minst verdienende mannen en minst verdienende vrouwen. Is dat nog steeds zo?

In dit hoofdstuk wordt onderzocht in welke loonsegmenten de verschillen tussen mannen en vrouwen ontstaan. Daartoe zijn de uurlonen van mannen en vrouwen apart van elkaar gerangschikt en worden de rangen van mannen en vrouwen met elkaar vergeleken. Zulke rangen staan bekend als ‘percentielen’. Het loonverschil op het tiende percentiel (Q10) betreft bijvoorbeeld het verschil tussen de tien procent minst verdienende mannen en de tien procent minst verdienende vrouwen. Om deze loonverschillen te berekenen is gebruik gemaakt van kwantielregressies (zie paragraaf 8.5).

6.1 Bedrijfsleven

Figuur 6.1.1 laat zien hoe de uurlonen van mannen en vrouwen in het bedrijfsleven zijn verdeeld. De meerderheid van hen verdient een brutoloon van tussen de 18 en 33 euro per uur. De loonverdeling in het bedrijfsleven heeft een vrij uitgestrekte bovenzijde (of ‘rechterstaart’). Dat wil zeggen dat een klein aandeel werknemers in het bedrijfsleven hoge uurlonen verdient. Deze hoge lonen komen voornamelijk bij mannen terecht.

Figuur 6.1.2 geeft per loonsegment het feitelijke en het statistisch gecorrigeerde loonverschil tussen mannen en vrouwen die in het bedrijfsleven werken. Over vrijwel de volle breedte pakt het feitelijke loonverschil nadelig uit voor vrouwen. Op Q5 (de vijf procent minst verdienende mannen en vrouwen) is er met 0,5 procent nauwelijks een loonverschil. Op Q50 (mannen en vrouwen met een doorsnee uurloon) verdienen vrouwen per uur 9,7 procent minder dan mannen. Op Q95 (de vijf procent meest verdienende mannen en vrouwen) verdienen vrouwen per uur 24,0 procent minder dan mannen.

Dit beeld verandert enigszins wanneer voor de kenmerken van de werkgever, werknemer en baan statistisch wordt gecorrigeerd. De belangrijkste verandering is dat de statistisch gecorrigeerde loonverschillen kleiner zijn dan feitelijke loonverschillen. Dat geldt vooral voor verschillen aan de bovenzijde van de uurloonverdeling. Na correctie verdienen vrouwen op Q5 1,7 procent minder dan mannen, op Q50 4,2 procent minder en op Q95 9,9 procent minder. Toch blijven er loonverschillen. Met andere woorden, in het bedrijfsleven verdienen vrouwen minder dan mannen en dat is met name het geval in de hoogst betaalde banen.

Deze cijfers lijken op die van 2022 (zie Van der Vliet et al., 2023b). Ook toen verdienden vrouwen in vrijwel alle loonsegmenten van het bedrijfsleven minder dan mannen. Wel is het feitelijke loonverschil afgenomen, met name aan de bovenkant. Zo verdienden vrouwen op Q95 in 2022 nog 26,5 procent minder dan mannen, terwijl dat in 2024 is afgenomen tot 24,0 procent. Ook het statistisch gecorrigeerde loonverschil is in alle loonsegmenten van het bedrijfsleven afgenomen.

6.2 Overheid

Figuur 6.2.1 laat zien hoe de uurlonen van mannen en vrouwen die bij de overheid werken zijn verdeeld. De meerderheid van hen verdient een brutoloon van tussen de 24 en 42 euro per uur. Wel is de spreiding onder mannen groter dan onder vrouwen. Er zijn relatief veel mannen die minder dan 24 euro per uur verdienen of die juist meer dan 42 euro per uur verdienen. Het loon van vrouwen ligt vaker in de middenmoot.

Figuur 6.2.2 geeft per loonsegment het feitelijke en het statistisch gecorrigeerde loonverschil tussen mannen en vrouwen die bij de overheid werken. Zoals al uit de loonverdeling bleek, ligt het feitelijke uurloon van de minst verdienende vrouwen hoger dan dat van de minst verdienende mannen. Op Q5 (de vijf procent minst verdienende mannen en vrouwen) verdienen vrouwen bijvoorbeeld 4,1 procent meer dan mannen. Naarmate het om hogere loonsegmenten gaat, wordt dit verschil kleiner. Vanaf Q25 slaat het loonverschil om in het voordeel van mannen. Op Q50 (mannen en vrouwen met een doorsnee uurloon) verdienen vrouwen 3,0 procent minder dan mannen. In de bovenste loonsegmenten is het loonverschil het nadeligst voor vrouwen. Op Q95 (de vijf procent meest verdienende mannen en vrouwen) verdienen vrouwen bijvoorbeeld 9,8 procent minder dan mannen.

Het loonverschil tussen mannen en vrouwen bij de overheid wordt aanzienlijk kleiner na correctie voor kenmerken van de werkgever, werknemer en baan. Dat geldt zowel voor de loonsegmenten waarin vrouwen meer dan mannen verdienen als voor de loonsegmenten waarin vrouwen minder dan mannen verdienen. Na de correctie verdienen vrouwen op Q5 1,5 procent meer dan mannen, op Q50 1,3 procent minder dan mannen en op Q95 2,8 procent minder dan mannen. Kortom, het feit dat vrouwen in de laagst betaalde overheidsbanen meer dan mannen verdienen en dat vrouwen in de doorsnee en hoogst betaalde banen juist minder dan mannen verdienen, hangt sterk samen met kenmerken van de werkgever, werknemer en baan.

Deze cijfers lijken op die van 2022 (zie Van der Vliet et al., 2023b). Ook toen verdienden vrouwen in de onderste loonsegmenten van de overheid meer dan mannen, maar in de doorsnee en bovenste loonsegmenten juist minder. Wel is het loonverschil tussen mannen en vrouwen over de volle breedte afgenomen. Zo verdienden vrouwen op Q50 in 2022 nog 3,5 procent minder dan mannen, terwijl dat in 2024 iets is afgenomen tot 3,0 procent. Ook het statistisch gecorrigeerde loonverschil is in bijna alle loonsegmenten van de overheid iets kleiner geworden.

7.1 Populatie

De onderzoekspopulatie bestaat uit werknemers die op de laatste vrijdag van september van 2024 in Nederland woonden en werkten, tussen de 15 jaar en de AOW-leeftijd waren en tenminste vier uur per maand in hun hoofdbaan werkten. Scholieren, studenten, stagiairs en werknemers in de sociale werkvoorziening tellen niet mee. Alle cijfers in deze publicatie zijn op deze onderzoekspopulatie gebaseerd. Deze cijfers wijken daarom af van andere cijfers die het CBS publiceert over bijvoorbeeld alle banen in Nederland gedurende een jaar. Dat geldt bijvoorbeeld voor de cijfers over feitelijke uurloonverschillen tussen mannen en vrouwen in de CBS-publicatie Arbeidsmarkt in Cijfers 2024 (CBS, 2025).

7.2 Bronnen

Enquête Beroepsbevolking (EBB)

De EBB is een doorlopende enquête onder personen van 15 tot 90 jaar die in Nederland wonen, met uitzonderingen van personen in inrichtingen, instellingen en tehuizen (de institutionele bevolking). Het doel van de EBB is om inzicht te krijgen in de relatie tussen mens en arbeidsmarkt. Gegevens worden vastgesteld op het moment van enquêteren.

De EBB is een zogenaamd roulerend panelonderzoek. De respondenten worden vijfmaal benaderd (vijf peilingen) met tussenpozen van ongeveer drie maanden. De totale periode waarin mensen deelnemen aan de enquête bedraagt daarmee twaalf maanden. Elke week wordt een nieuwe steekproefportie voor de eerste peiling aangeschreven met het verzoek de vragenlijst in te vullen. Op deze manier worden alle weken van het jaar evenredig vertegenwoordigd en vormen de data een goede afspiegeling van wat er zich gedurende het jaar afspeelt.

De volgende persoonskenmerken uit de EBB zijn gebruikt voor dit onderzoek: beroepsniveau, beroepsrichting en of iemand een leidinggevende functie heeft. Deze gegevens zijn vanuit de EBB voor een klein deel van de werknemers uit de onderzoekspopulatie bekend. Voor de jaren 2014 t/m 2020 gaat het per jaar om 50 tot 60 duizend werknemers en vanaf 2022 om 35 duizend tot 45 duizend werknemers per jaar voor wie gegevens uit de EBB bekend waren. In 2022 is het aantal minder geworden vanwege een vernieuwde opzet van de EBB (CBS, 2023). Voor de werknemers uit de onderzoekspopulatie van wie geen gegevens uit de EBB bekend zijn, worden de drie kenmerken uit de EBB bijgeschat (zie paragraaf 8.2).

Stelsel van Sociaal-statistische Bestanden (SSB)

Het SSB is een stelsel van registers en enquêtes, die op persoonsniveau aan elkaar zijn gekoppeld. De data uit het SSB hebben betrekking op verschillende sociaaleconomische onderwerpen, zoals banen, uitkeringen, woningen en onderwijs.
De doelpopulatie van het SSB bestaat uit alle personen die in Nederland wonen, en personen die niet in Nederland wonen maar in Nederland werken of een uitkering dan wel pensioen vanuit Nederland ontvangen.
Voor dit onderzoek zijn gegevens over de volgende onderwerpen uit het SSB gebruikt:

• Banen en lonen: de baan- en loongegevens zijn ontleend aan de Polisadministratie van het UWV. 
• Demografische gegevens: deze zijn gebaseerd op de Basisregistratie Personen (BRP). Het gaat ondermeer om geslacht, leeftijd, herkomst, geboorteland en woongemeente. De vaststelling van persoonsgegevens sluit aan op het peilmoment van de hoofdbaan (laatste vrijdag van september).
• Opleidingsgegevens: deze zijn ontleend aan het Opleidingsniveaubestand (zie volgende bronbeschrijving).
• Kenmerken werkgever: Bedrijfstak/sector en grootte van het bedrijf zijn ontleend aan het Algemeen Bedrijven Register (ABR) van het CBS.

Opleidingsniveaubestand

Het Opleidingsniveaubestand bevat de hoogst behaalde en hoogst gevolgde opleiding van de Nederlandse bevolking op peilmoment (1 oktober van het verslagjaar), zowel qua niveau als qua richting. Het bestand is gebaseerd op gegevens uit diverse registers met onderwijsgegevens en de EBB. Door het gebruik van meerdere (jaargangen van) bronnen heeft het Opleidingsniveaubestand een zeer hoge dekkingsgraad die jaarlijks toeneemt. De opleidingsgegevens waren voor verslagjaar 2024 voor ongeveer driekwart van de onderzoekspopulatie van de Monitor Loonverschillen bekend. 

Alhoewel de dekkingsgraad hoog is, vertegenwoordigt het Opleidingsniveaubestand niet de gehele onderzoekspopulatie. De informatie is voor een deel van de werknemers integraal waargenomen en voor de overige werknemers op steekproeven gebaseerd (EBB). De waarneming is op hogere leeftijden sterk selectief. Dat komt doordat ouderen veelal hun opleidingen hadden afgerond voordat de registers tot stand kwamen die voor het Opleidingsniveaubestand gebruikt worden. Om toch informatie te krijgen over het opleidingsniveau van de hele onderzoekspopulatie en om te corrigeren voor selectiviteit, zijn bij de kerncijfers de personen die alleen vanuit enquêtes zijn waargenomen opgehoogd en gewogen naar de niet-waargenomen personen. Dat is gedaan met gewichten uit het Opleidingsniveaubestand, die rekening houden met de achtergrondkenmerken leeftijd, geslacht, herkomst, burgerlijke staat, type huishouden, regio, inkomen en voornaamste inkomensbron. Bij de regressiemodellen is een aparte categorie opgenomen voor personen met een ontbrekend opleidingsniveau.

7.3 Operationalisering

In deze paragraaf wordt toegelicht hoe de belangrijkste begrippen uit het onderzoek zijn geoperationaliseerd.

Gemiddeld uurloon

Het basisloon is gelijk aan het (fiscaal) jaarloon, exclusief bijzondere beloning en overwerkloon, maar inclusief de fiscale waarde van niet in geld uitgekeerde belaste vergoedingen. Het aantal reguliere uren is gelijk aan het totale aantal verloonde uren, exclusief overwerkuren en verlofuren in verband met vakantie, adv en algemeen erkende feestdagen.

Het uurloon heeft betrekking op de hoofdbaan op de laatste vrijdag van september 2024. Het is berekend door het jaarloon in die baan te delen door het bijbehorende aantal reguliere uren in die baan. Om tot het gemiddelde uurloon van de populatie te komen, zijn alle uurlonen rekenkundig gemiddeld. In formule ziet dit er als volgt uit:

\[
\text{Gemiddeld uurloon} = \frac{\sum_{b=1}^n \text{loon}_b / \text{uur}_b}{n}
\]

waarbij loon_b het totaal verdiende basisloon bij hoofdbaan b weergeeft en uur_b het totaal aantal regulier gewerkte uren in hoofdbaan b. Tot slot staat n voor het totale aantal hoofdbanen.

Feitelijke loonverschil

Het feitelijke loonverschil is de procentuele afwijking van het rekenkundig gemiddelde uurloon van vrouwen ten opzichte van het rekenkundig gemiddelde uurloon van mannen, berekend als volgt:

\[
\text{Feitelijke loonverschil} = \frac{\text{gem. uurloon vrouwen} - \text{gem. uurloon mannen}}{\text{gem. uurloon mannen}}\cdot 100
\]

7.4 Kwaliteit van de uitkomsten

De Monitor Loonverschillen is gebaseerd op integrale gegevens, dat wil zeggen gegevens die voor alle werknemers in Nederland (waaronder onze onderzoekspopulatie) beschikbaar zijn. Daardoor zijn de uitkomsten van de feitelijke loonverschillen heel nauwkeurig. De statistisch gecorrigeerde loonverschillen zijn mede gebaseerd op drie niet integraal waargenomen gegevens uit de EBB. Deze zijn bijgeschat voor werknemers uit de onderzoekspopulatie die niet recent aan de EBB hebben deelgenomen (zie paragraaf 8.2). Dat levert wel onzekerheidsmarges voor de uitkomsten op. De onzekerheidsmarges worden in figuren getoond door streepjes naar onder en naar boven bij de statistisch gecorrigeerde uitkomsten.

7.5 Wijzigingen in de terminologie

Voorgaande edities van de Monitor Loonverschillen mannen en vrouwen drukten loonverschillen tussen mannen en vrouwen uit als ongecorrigeerde en gecorrigeerde loonverschillen. Vanaf deze editie zijn deze termen vervangen door feitelijke en statistisch gecorrigeerde loonverschillen. De nieuwe termen doen meer recht aan de aard van de cijfers. De feitelijke loonverschillen beschrijven hoe de situatie is. Voor de statistisch gecorrigeerde loonverschillen berekent een statistische methode loonverschillen wanneer rekening wordt gehouden met verschillen in achtergrondkenmerken van mannen en vrouwen.

Ook de terminologie van opleidingsniveau is veranderd. Voorgaande edities beschreven een lager, middelbaar en hoger opleidingsniveau. Voor een juiste beeldvorming is deze terminologie vervangen door de beschrijving om welke onderwijsniveaus het gaat. De categorieën zijn geworden: ‘Basisonderwijs, vmbo, mbo1’, ‘Havo, vwo, mbo2-4’ en ‘Hbo, wo’.

8.1 Samenstellen onderzoeksbestand

Voor de bepaling van het aantal banen en de berekening van uurlonen en loonverschillen is een onderzoeksbestand samengesteld met als basis de baaninformatie uit het SSB. De baaninformatie is gebaseerd op de loonaangiftes die de Belastingdienst van werkgevers ontvangt en die het UWV opslaat in de zogenaamde Polisadministratie. Het onderzoeksbestand bevat alleen de banen van werknemers volgens de afgebakende populatie werknemers (zie paragraaf 7.1). Het onderzoeksbestand bestaat uit gegevens over de banen, de werknemers zelf en de bedrijven waar zij werken. Deze gegevens zijn voornamelijk afkomstig uit het SSB (zie paragraaf 7.2). 

8.2 Meervoudige imputatie

De meeste variabelen in de analyse worden integraal waargenomen, dat wil zeggen voor de gehele onderzoekspopulatie. Deze variabelen zijn afkomstig uit registraties in het SSB. Drie variabelen worden echter niet integraal waargenomen. Het gaat om beroepsniveau, beroepsrichting en leidinggeven. Deze variabelen worden nergens centraal geregistreerd en zijn afkomstig uit de EBB. Slechts 0,6% van de onderzoekspopulatie heeft recent aan de EBB deelgenomen; van de overige 99,4% werknemers uit de onderzoekspopulatie ontbreken de waarden op deze variabelen.

Beroepsniveau, beroepsrichting en leidinggeven zijn in potentie van invloed op het loonverschil tussen mannen en vrouwen. Daarom is het belangrijk om deze variabelen toch in de analyse te kunnen opnemen. Daarvoor is gebruik gemaakt van meervoudige imputatie. Voor iedere hoofdbaan in de onderzoekspopulatie zijn voor deze drie variabelen meerdere waarschijnlijke waarden berekend op basis van andere kenmerken. Beroepsniveau is geïmputeerd op basis van het uurloon, geslacht, de interactie tussen uurloon en geslacht, alle correctiefactoren (leeftijd, herkomst, opleidingsniveau, opleidingsrichting, arbeidsduur, contractsoort, soort werknemer, baanduur, loopbaanonderbrekingen, longitudinale deeltijdfactor, sector/bedrijfstak, grootteklasse, woonregio, stedelijkheid woongemeente), drie hulpfactoren (samenstelling huishouden, leeftijd jongste kind, inkomen partner), de interactie tussen contractsoort en geslacht, beroepsrichting, de interactie tussen beroepsrichting en geslacht, leidinggeven en de interactie tussen leidinggeven en geslacht. Beroepsrichting is geïmputeerd op basis van het uurloon, geslacht, de interactie tussen uurloon en geslacht, alle correctiefactoren, de hulpfactoren, de interactie tussen contractsoort en geslacht, beroepsniveau, de interactie tussen beroepsniveau en geslacht, leidinggeven en de interactie tussen leidinggeven en geslacht. Leidinggeven is geïmputeerd op basis van het uurloon, geslacht, de interactie tussen uurloon en geslacht, alle correctiefactoren, de hulpfactoren, de interactie tussen contractsoort en geslacht, beroepsrichting, de interactie tussen beroepsrichting en geslacht, beroepsniveau en de interactie tussen beroepsniveau en geslacht. Bij de imputaties voor de populatie van het bedrijfsleven zijn ook de interacties van bedrijfstak met geslacht en bedrijfsgrootte met geslacht meegenomen.

Om te imputeren is gebruik gemaakt van een geschakelde methode, waarbij variabelen opeenvolgend zijn geïmputeerd. De imputatie van beroepsniveau en beroepsrichting is geschat middels multinomiale logistische regressies, de imputatie van leidinggeven middels dichotome logistische regressies. Voor iedere imputatie is het model eerst tien keer geïtereerd. In totaal zijn er vijftig volledig gevulde datasets geïmputeerd. Hiervoor is gebruik gemaakt van R, editie 4.4.3. De imputaties zijn geschat met het pakket mice, versie 3.17.0 (Van Buuren en Groothuis-Oudhoorns, 2011).

Dankzij de meervoudige imputatie kunnen analyses worden uitgevoerd ondanks de aanwezigheid van ontbrekende waarden. Iedere geïmputeerde dataset kan namelijk worden gezien als een waarschijnlijke weergave van de populatie indien alle variabelen voor iedereen gemeten waren. Binnen de dataset hangen alle variabelen consistent met elkaar samen. Zodoende zijn de schattingen uit dit rapport eerst binnen iedere geïmputeerde dataset voltrokken. Tussen de datasets bestaat wel variatie als gevolg van de stochastische aard van het imputatieproces. De schattingen uit iedere geïmputeerde dataset zijn daarom samengevoegd om tot een puntschatting en onzekerheidsmarge te komen. Het samenvoegen is gedaan volgens de regels van Rubin (Rubin, 1987).

8.3 Berekening statistisch gecorrigeerde loonverschillen

De loonverschillen zijn geschat met behulp van een meervoudig quasi-Poisson regressiemodel. In dit model is het gemiddelde uurloon evenredig aan een divers aantal werknemers-, werkgevers- en baankenmerken. Dit evenredige verband wordt geborgd door het gebruik van een logaritmische linkfunctie tussen het gemiddelde uurloon en de opgenomen kenmerken; de exponent van de regressiecoëfficiënten geeft vervolgens de vermenigvuldigingsfactor tussen een kenmerk en het gemiddelde uurloon.

Om tot het feitelijke loonverschil te komen wordt een model geschat waarin het gemiddelde uurloon alleen wordt bepaald door een constante en door het kenmerk ‘geslacht’. De vermenigvuldigingsfactor van het kenmerk geslacht geeft dan het relatieve loonverschil tussen mannen en vrouwen. Om tot het statistisch gecorrigeerde loonverschil te komen wordt een model geschat waarin het gemiddelde uurloon niet alleen wordt bepaald door een constante en het geslacht van de persoon, maar ook door andere werknemers-, werkgevers- en baankenmerken. De vermenigvuldigingsfactor geeft dan het relatieve loonverschil tussen mannen en vrouwen indien zij verder dezelfde kenmerken zouden hebben. 

De verklarende kenmerken in het model zijn vrijwel allemaal in categorieën opgedeeld. Zo omvat het kenmerk ‘geslacht’ de categorieën ‘man’ en ‘vrouw’ en omvat het kenmerk ‘arbeidsduur’ de categorieën ‘minder dan 12 uur per week’, ‘12 tot 20 uur per week’, ‘20 tot 25 uur per week’, ‘25 tot 30 uur per week’, ‘30 tot 35 uur per week’ en ’35 uur per week of meer’.  Uitzonderingen zijn de kenmerken ‘loopbaanonderbrekingen in de afgelopen 15 jaar’ en ‘gemiddelde deeltijdfactor in de afgelopen 15 jaar’, welke op een continue schaal zijn gemeten. Het eerste kenmerk geeft aan hoeveel van de afgelopen 15 jaar iemand een uitkering ontvangen heeft of geen inkomen had en ook geen onderwijs volgde, met als minimale waarde 0 jaar en als maximale waarde 15 jaar. Het andere kenmerk geeft de gemiddelde deeltijdfactor gedurende de afgelopen 15 jaar aan, waarbij jaren in het bekostigd onderwijs niet zijn meegeteld, met als minimale waarde -1 (nooit voltijd) en als maximale waarde 0 (volledig voltijd). Beide continue variabelen hebben 0 als referentieniveau.

In de tabellenset die bij deze monitor hoort worden de uitkomsten van de regressieanalyses weergegeven door middel van de regressiecoëfficiënten. Deze regressiecoëfficiënten geven het geschatte verschil in de logaritme van het gemiddelde uurloon tussen een bepaalde categorie van een kenmerk en de bijbehorende referentiecategorie, wanneer alle andere factoren in het model constant worden gehouden. Het gaat om de ruwe regressiecoëfficiënten β, dus niet de exponent e^β ervan (de vermenigvuldigingscoëfficiënt). Neem de resultaten van leeftijd binnen de overheid. De referentiecategorie omvat 35- tot 40-jarigen waarmee andere leeftijdscategorieën kunnen worden vergeleken. De regressiecoëfficiënt β van 40- tot 45-jarigen bedraagt 0,060, wat betekent dat de logaritme van het gemiddelde uurloon van 40- tot 45-jarigen 0,060 hoger ligt dan de logaritme van het gemiddelde uurloon van 35- tot 40-jarigen, indien de overige kenmerken van beide groepen gelijk zouden zijn. Om het geschatte loonverschil tussen categorieën als percentage uit te drukken, volstaat het de exponent van de regressiecoëfficiënt β te nemen en deze te percenteren: (e^β – 1) ∙ 100%. Hieruit volgt dat 40- tot 45-jarigen een uurloon hebben dat gemiddeld (e^0,060 – 1) ∙ 100% = 6,2 procent hoger is dat het uurloon van 35- tot 40-jarigen. Op dezelfde manier wordt het percentuele loonverschil van vrouwen ten opzichte van mannen uitgerekend.

Naast de regressiecoëfficiënten worden ook de standaardfouten (Engels: standard errors oftewel SE) gepubliceerd. Deze geven de onzekerheid van de schattingen aan. Deze onzekerheid is ontstaan als gevolg van de meervoudige imputatie, waarbij ontbrekende waarden op enkele variabelen zijn ingevuld met een regressiemodel. De onzekerheid is niet het gevolg van steekproefvariatie, aangezien de onderzoekspopulatie integraal is waargenomen. De onzekerheid van de schattingen kan ook worden uitgedrukt met behulp van een betrouwbaarheidsinterval. De grenzen van het 95%-betrouwbaarheidsinterval van regressiecoëfficiënt β liggen bijvoorbeeld op grofweg β ± (1,96 ∙ SE). De betekenis hiervan is dat we bij herhaling van de procedure, waarbij steeds nieuwe geïmputeerde gegevensbestanden worden samengesteld, mogen verwachten dat 95 procent van de aldus berekende betrouwbaarheidsintervallen de werkelijke waarde van de geschatte coëfficiënt bevat.

Coëfficiënten die met een betrouwbaarheid van 95 procent (oftewel een tweezijdige p-waarde kleiner dan 0,05) van de referentiegroep verschillen, zijn in de tabellen gemarkeerd met een asterisk (*). Coëfficiënten die verschillen met een betrouwbaarheid van 99 procent (p < 0,01) zijn in de tabellen gemarkeerd met twee asterisken (**). Coëfficiënten die significant verschillen van de referentiegroep met een betrouwbaarheid van 99,9 procent (p < 0,001) zijn in de tabellen gemarkeerd met drie asterisken (***). 

Er zijn twee regressiemodellen opgesteld, waarin een breed scala aan kenmerken is opgenomen. Met het eerste model worden verschillen in uurloon bij de overheid verklaard. Het tweede model verklaart verschillen in uurloon in het bedrijfsleven. In de aparte tabellenset op de website van het CBS is een overzicht te vinden van de verklarende variabelen die in de twee modellen zijn opgenomen en de bijbehorende uitkomsten. Omdat het gaat om twee verschillende modellen waar verschillende verklarende variabelen in zijn opgenomen, moeten de uitkomsten uit beide modellen los van elkaar beoordeeld worden. Zo kan het effect van leeftijd in het model voor de overheid niet vergeleken worden met het effect van leeftijd in het model voor het bedrijfsleven.

8.4 Karlson-Holm-Breen-decompositie

In de hoofdanalyse is het loonverschil tussen mannen en vrouwen statistisch gecorrigeerd voor een aantal achtergrondkenmerken. Om de individuele invloed van ieder kernmerk op het loonverschil te berekenen, is een decompositie analyse uitgevoerd. De mogelijkheden voor een decompositieanalyse zijn beperkt, doordat de hoofdanalyse gebaseerd is op een non-lineair model. Standaardtechnieken als de Kitagawa-Oaxaca-Blinder-methode zijn daarop niet van toepassing (Jann, 2018). Daarom is gekozen voor de Karlson-Holm-Breen-methode (Karlson et al., 2012).
De Karlson-Holm-Breen-methode schat de mate waarin ieder kenmerk het loonverschil tussen mannen en vrouwen kan verklaren. Anders dan bij sommige andere methoden wordt er dus geen ‘onverklarende invloed’ geschat. Daarmee staat deze specifieke methode gelijk aan een mediatiemethode. De verklarende invloed van een kenmerk neemt toe naarmate (a) het kenmerk ongelijker tussen mannen en vrouwen is verdeeld en (b) een sterker effect heeft op het uurloon. Kenmerken kunnen zowel een het loonverschil vergroten (oftewel een “mediatie-effect”) als dempen (“suppressie-effect”).
Om de invloed van ieder kenmerk te bepalen, worden twee regressiemodellen geschat. Het ene model is gelijk aan het regressiemodel in de hoofdanalyse, waarbij het uurloon de afhankelijke variabele is en geslacht en alle achtergrondkenmerken de onafhankelijke variabelen. Het andere model is een zogeheten ‘nulmodel’ dat als vergelijking dient. Bij een lineaire analyse zou het nulmodel simpelweg een regressie van uurloon op geslacht zijn, maar bij een non-lineaire analyse is de schaal van de coëfficiënten afhankelijk van het model, waardoor een rechtstreekse vergelijking vertekend zou worden. In plaats daarvan bestaat het nulmodel hier uit een regressie van het uurloon op geslacht alsmede op de residuen van lineaire regressies van de achtergrondkenmerken op geslacht (“x-residualisering”).
De twee regressiemodellen zijn geschat middels Poisson-regressies, waarbij de standaardfouten statistisch gecorrigeerd zijn voor mogelijke heteroscedasticiteit. Het resultaat geeft de invloed van ieder kenmerk op de coëfficiënt van geslacht. Met andere woorden, de correctie van het loonverschil wordt toegekend aan de opgenomen variabelen. Wel is het zo dat de Poisson-coëfficiënten op een logaritmische schaal worden uitgedrukt. Om de interpretatie te vergemakkelijken, zijn de schattingen terugvertaald naar het aanvankelijke loonverschil (in procentpunten).
Voor deze analyse is gebruik gemaakt van softwarepakket Stata, editie MP, versie 19.5. De cijfers zijn berekend met het pakket khb, versie 2.16 (Kohler, Karlson en Holm, 2011).

8.5 Kwantielregressie

Waar de andere analyses schattingen geven op het (voorwaardelijke) gemiddelde, geven kwantielregressies schattingen over de gehele verdeling. In plaats van dat het gemiddelde uurloon van mannen met het gemiddelde uurloon van vrouwen wordt vergeleken, kan iedere rang uit de uurloonverdeling van mannen met dezelfde rang uit de uurloonverdeling van vrouwen worden vergeleken. De meest gebruikte rang is de mediaan oftewel het doorsneeloon. Andere veel gebruikte rangen zijn het tiende percentiel (Q10), waarmee de tien procent minst verdienende mannen met de minst verdienende vrouwen worden vergeleken, of juist het negentigste percentiel (Q90), waarmee de tien procent meest verdienende mannen met de tien procent meest verdienende vrouwen worden vergeleken. Met kwantielregressies kan worden onderzocht of loonverschillen tussen mannen en vrouwen over de volle breedte, in de lagere loonsegmenten of juist in de hogere loonsegmenten ontstaan. Zodoende is in dit rapport gebruik gemaakt van conditionele kwantielregressies. 

Naast het inzicht in loonsegmenten, zijn kwantielregressies beter bestand tegen uitschieters in de uurloonverdeling. Een klein aantal personen met een zeer hoog of zeer laag uurloon kan een merkbare invloed uitoefenen op het gemiddelde uurloon en daarmee op alle analyses die aan gemiddelden rekenen. Bij een kwantielregressie hebben deze per definitie enkel invloed op de allerlaagste en allerhoogste loonsegmenten.

Verder bieden kwantielregressies een technisch voordeel. De andere analyses in deze publicatie zijn gebaseerd op non-lineaire modellen met een logaritmische functie. Kwantielregressies behoeven geen non-lineaire functie, omdat zij de eigenschap bezitten van equivariantie jegens monotone datatransformaties (Koenker, 2005). Zodoende zijn de uurlonen logaritmisch getransformeerd en is daarna gebruik gemaakt van een standaard schattingstechniek.

Voor deze analyse is gebruik gemaakt van R, editie 4.4.3. De cijfers zijn berekend met de functie conquer.process uit het pakket conquer, versie 1.3.3 (He et al., 2023).

9.1 Begrippen

Arbeidsduur 

Dit is de indeling naar voltijd- en deeltijdbanen. Vaak bestaat een voltijdbaan uit 36 tot 40 uur, maar dit kan verschillen per bedrijf. De hoogst voorkomende wekelijkse arbeidsduur tussen 34 en 40 uur binnen het bedrijf en de wekelijkse arbeidsduur van voltijdbanen volgens cao-gegevens van dit bedrijf worden bepaald. De laagste van deze twee waarden wordt de wekelijkse voltijd arbeidsduur van het bedrijf. Een persoon heeft een voltijdbaan wanneer deze baan wekelijks minimaal 95 procent bedraagt van de gebruikelijke wekelijkse voltijdsarbeidsduur in het bedrijf of de bedrijfstak (exclusief overwerkuren). Een deeltijder is iemand wiens hoofdbaan wekelijks minder dan 95 procent van de gebruikelijke wekelijkse arbeidsduur bedraagt. 

Baan

Een expliciete of impliciete arbeidsovereenkomst tussen een persoon en een economische eenheid waarin is vastgelegd dat arbeid zal worden verricht waartegen een (financiële) beloning staat.

Basisloon

Het basisloon is een variabele die gebruikt wordt om een zo constant mogelijk loonbegrip te hanteren. Het wordt benaderd door uit te gaan van het fiscaal loon en daar diverse componenten van af te halen, zoals bijzondere beloningen.

Bedrijfsleven

Het bedrijfsleven omvat in dit onderzoek zowel particuliere bedrijven als gesubsidieerde instellingen. Voorbeelden van gesubsidieerde instellingen zijn de gezondheids- en welzijnszorg en de uitvoeringsorganen voor de sociale verzekeringen.

Bedrijfstak

De economische activiteit volgens de Standaard Bedrijfsindeling 2008 (SBI2008). De economische activiteit is een verzameling van werkzaamheden, gericht op de productie van goederen en diensten. Het gaat hierbij niet alleen om activiteiten van het bedrijfsleven, maar ook om de activiteiten van niet op winst gerichte instellingen en de overheid.

Beroepsniveau

De indeling naar beroep is overeenkomstig de International Standard Classification of Occupations 2008 (ISCO 2008). In dit onderzoek worden de volgende categorieën van beroepsniveau onderscheiden:

• Beroepsniveau 1 (ISCO 2008): onder beroepsniveau 1 vallen beroepen met eenvoudig en routinematig lichamelijk en handmatig werk met gebruik van handgereedschap als een spade of eenvoudige elektrische apparaten als een stofzuiger.
• Beroepsniveau 2 (ISCO 2008): onder beroepsniveau 2 vallen beroepen met taken als het bedienen van machines en elektronische apparaten, voertuigen besturen, onderhouden en repareren van elektrische en mechanische apparaten en het bewerken, ordenen en opslaan van gegevens.
• Beroepsniveau 3 (ISCO 2008): onder beroepsniveau 3 vallen beroepen met taken als het uitvoeren van complexe technische en praktische taken die een uitgebreide feitenkennis, technische kennis en kennis van procedures op een specifiek gebied vereisen.
• Beroepsniveau 4 (ISCO 2008): onder beroepsniveau 4 vallen beroepen met taken als het uitvoeren het oplossen van ingewikkelde problemen en nemen van beslissingen die zijn gebaseerd op een uitgebreide theoretische en praktische kennis op een gespecialiseerd gebied.

Beroepsrichting

De Beroepenindeling ROA CBS (BRC) 2014 is een van de ISCO 2008 afgeleide indeling van beroepen bedoeld voor toepassing in analyses en statistieken op nationaal niveau. De BRC 2014 is afgeleid van de 3 en 4 digits beroepencodes uit de ISCO 2008. 
In dit onderzoek worden de volgende categorieën van beroepsrichting onderscheiden:

• Pedagogische beroepen: deze beroepsklasse omvat de docenten, sportinstructeurs, leidsters kinderopvang en onderwijsassistenten.
• Creatieve en taalkundige beroepen: deze beroepsklasse omvat de auteurs en kunstenaars, vakspecialisten op artistiek en cultureel gebied.
• Commerciële beroepen: deze beroepsklasse omvat de adviseurs marketing, public relations en sales, vertegenwoordigers, inkopers en verkopers.
• Bedrijfseconomische en administratieve beroepen: deze beroepsklasse omvat de specialisten bedrijfsbeheer en administratie, specialisten personeels- en loopbaanontwikkeling en administratief personeel.
• Managers: deze beroepsklasse omvat de managers die leidinggeven aan het gehele bedrijf of aan een afdeling binnen het bedrijf.
• Openbaar bestuur, veiligheid en juridische beroepen: deze beroepsklasse omvat de overheidsambtenaren en -bestuurders, juristen, beveiligingspersoneel en militairen.
• Technische beroepen: deze beroepsklasse omvat de ingenieurs en onderzoekers wiskunde, natuurkunde en technische wetenschappen, technici en toezichthouders bouw en industrie, procesoperators, bouw- en metaalarbeiders en voedselverwerkende beroepen.
• ICT-beroepen: deze beroepsklasse omvat de ICT-specialisten, gebruikersondersteuning ICT, radio- en televisie technici.
• Agrarische beroepen: deze beroepsklasse omvat de tuinders, akkerbouwers, veetelers en hulpkrachten landbouw.
• Zorg en welzijn beroepen: deze beroepsklasse omvat de artsen, therapeuten en verpleegkundigen, specialisten op maatschappelijk gebied, vakspecialisten gezondheidszorg, sociaal werkers, groeps- en woonbegeleiders en verzorgenden.
• Dienstverlenende beroepen: deze beroepsklasse omvat de medewerkers persoonlijke dienstverlening, horecapersoneel, schoonmakers en keukenhulpen.
• Transport en logistiek beroepen: deze beroepsklasse omvat de bestuurders voertuigen en bedieners mobiele installaties, en hulpkrachten transport en logistiek.
• Overig: deze beroepsklasse omvat werkzame personen waarvan het beroep onbekend of niet in te delen is.

Deeltijd

Zie Arbeidsduur.

Feitelijk loonverschil

Het procentuele verschil tussen het (rekenkundig) gemiddelde uurloon van categorieën werknemers (zie paragraaf 7.3).

Herkomst

Voor de indeling van personen naar herkomst is de CBS-indeling naar herkomstgroepering gebruikt. De herkomst wordt vastgesteld aan de hand van het eigen geboorteland en het geboorteland van de ouders. Wanneer beide ouders in het buitenland zijn geboren, is het geboorteland van de moeder leidend. Iemand van Nederlandse herkomst is zelf in Nederland geboren en diens beide ouders zijn ook in Nederland geboren. Iemand van Europese herkomst is in een ander Europees land geboren of heeft tenminste één ouder die in een ander Europees land is geboren. Iemand van Buiten-Europese herkomst is in een van de landen buiten Europa geboren of heeft tenminste één ouder die daar is geboren. Personen van Europese en Buiten-Europese herkomst worden verder onderscheiden naar personen die zelf in het buitenland zijn geboren (‘migranten’) en personen wiens ouders in het buitenland zijn geboren (‘de tweede generatie’).

Leeftijd

In dit onderzoek gaat het om de leeftijd van personen op de laatste vrijdag van september van een verslagjaar.

Longitudinale deeltijdfactor

Het kenmerk longitudinale deeltijdfactor is de gemiddelde deeltijdfactor per maand in de afgelopen 15 jaar. Deeltijdfactoren van banen van scholieren en studenten zijn hierbij buiten beschouwing gelaten.

Loopbaanonderbrekingen

Het kenmerk loopbaanonderbrekingen geeft het aantal jaar in de afgelopen 15 jaar waarin betaald werk of onderwijs niet de sociaaleconomische hoofdactiviteit waren. Het gaat dan om jaren van uitkeringsafhankelijkheid of periodes zonder inkomen. 

Onderwijsrichting

De onderwijsrichting is de richting van de behaalde opleiding. De richtingen zijn ingedeeld naar met behulp van de Standaard Onderwijsindeling (SOI) 2021. Bij alle richtingscategorieën gaat het steeds om een bundeling van opleidingen die qua richting in het onderwijs nauw aan elkaar verwant zijn.
In dit onderzoek worden de volgende categorieën onderscheiden:

• Onderwijs: dit omvat alle opleidingen in onderwijsrichting 1 oftewel het geven van onderwijs. 
• Taalwetenschappen, geschiedenis, kunst: dit omvat alle opleidingen in onderwijsrichting 2 oftewel taalwetenschappen, geschiedenis en kunst.
• Sociale wetenschappen, bedrijfskunde: dit omvat alle opleidingen in onderwijsrichting 3 oftewel sociale wetenschappen en bedrijfskunde.
• Natuurwetenschappen, informatica: dit omvat alle opleidingen in onderwijsrichting 4 oftewel natuurwetenschappen en informatica.
• Techniek, industrie, bouwkunde: dit omvat alle opleidingen in onderwijsrichting 5 oftewel techniek, industrie en bouwkunde.
• Landbouw, diergeneeskunde: dit omvat alle opleidingen in onderwijsrichting 6 oftewel landbouw en diergeneeskunde.
• Gezondheidszorg, welzijn: dit omvat alle opleidingen in onderwijsrichting 7 oftewel gezondheidszorg en welzijn.
• Persoonlijke dienstverlening, vervoer: dit omvat alle opleidingen in onderwijsrichting 8 oftewel persoonlijke dienstverlening en vervoer.

Opleidingsniveau

Het gaat om het niveau van de hoogste met succes afgeronde opleiding. De opleidingen zijn ingedeeld naar opleidingsniveau volgens de Standaard Onderwijsindeling (SOI) 2021. In dit onderzoek zijn opleidingen onderscheiden op de niveaus ‘Basisonderwijs, vmbo, mbo1’, ‘Havo, vwo, mbo2-4’ en ‘Hbo, wo’. In de regressiemodellen zijn ‘Basisonderwijs, vmbo, mbo1’ en ‘Hbo, wo’ nog verder onderscheiden:

• Basisonderwijs, vmbo, mbo1
• Basisonderwijs: dit zijn alle opleidingen in groep 11 van de SOI 2021. Dit omvat het gehele basisonderwijs.
• Vmbo, havo-, vwo-onderbouw, mbo1: dit zijn alle opleidingen in groep 12 van de SOI 2021. Dit omvat alle leerwegen van het vmbo, de eerste drie leerjaren van havo/vwo en de entreeopleiding (mbo-1).
• Havo, vwo, mbo2-4: dit zijn alle opleidingen in groep 2 van de SOI 2021. Dit omvat de bovenbouw van havo/vwo en in het middelbaar beroepsonderwijs (mbo) de basisberoepsopleiding (mbo-2), de vakopleiding (mbo-3) en de middenkader- en specialistenopleidingen (mbo-4). Ook omvat het de opleidingen die in niveau vergelijkbaar zijn met een havo, vwo of mbo-opleiding.
  
  
• Hbo, wo
• Hbo-, wo-bachelor: dit zijn alle opleidingen in groep 31 van de SOI 2021. Dit omvat de associate degree, de hbo- en wo-bachelors.
• Hbo-, wo-master, doctor: dit zijn alle opleidingen in groep 32 van de SOI 2021. Dit omvat de hbo- en wo-masters, de 4-jarige hbo-opleidingen en wo-doctorsopleidingen.

Overheid

De cao-sector overheid omvat alle publiekrechtelijke bedrijven en is onderverdeeld in acht deelsectoren: rijksoverheid, onderwijs, defensie, politie, rechterlijke macht, gemeenten, provincies en waterschappen.

Reguliere uren

Reguliere uren zijn de basisuren minus het aantal uren feestdagen en uren van algemene plus leeftijdsspecifieke verlofdagen. Basisuren zijn de uren waar het normale loon van de werknemer tegenover staat. Als er extra wordt gewerkt tegen een hogere vergoeding, dan zijn dat overwerkuren.

Sector

Zie ‘Overheid’.

Soort werknemer

Soort baan dat een werknemer heeft, onderverdeeld naar regulier, uitzendkracht, oproepkracht en directeur-grootaandeelhouder (DGA).

Statistisch gecorrigeerd loonverschil

Het statistisch gecorrigeerde loonverschil is het verschil in (rekenkundig) gemiddeld uurloon, tussen twee groepen werknemers, dat overblijft na statistische correctie voor verschillen in achtergrondkenmerken. In dit onderzoek staat het relatieve statistisch gecorrigeerde loonverschil tussen mannen en vrouwen centraal. Zie paragraaf 8.3 voor meer informatie over statistisch gecorrigeerde loonverschillen.

Uurloon

Het basisloon van een baan per regulier gewerkt uur. Het basisloon is gelijk aan het (fiscaal) jaarloon, exclusief bijzondere beloning en overwerkloon, maar inclusief de fiscale waarde van niet in geld uitgekeerde belaste vergoedingen. Het aantal reguliere uren is gelijk aan het totale aantal verloonde uren in het jaar, exclusief overwerkuren en verlofuren in verband met vakantie, adv en algemeen erkende feestdagen.

Voltijd

Zie Arbeidsduur.

9.2 Afkortingen

ABR

Algemeen Bedrijven Register

Adv

Arbeidsduurverkorting

BRC

Beroepenindeling ROA CBS 

BRP

Basisregistratie Personen

CBS

Centraal Bureau voor de Statistiek

DGA

Directeur-grootaandeelhouder

EBB

Enquête Beroepsbevolking

Havo

Hoger algemeen vormend onderwijs

Hbo

Hoger beroepsonderwijs

ISCO

International Standard Classification of Occupations

Mbo

Middelbaar beroepsonderwijs

ROA

Research Centre for Education and the Labour Market

SBI2008

Standaard Bedrijfsindeling 2008

SOI

Standaard onderwijsindeling

SSB

Stelsel van Sociaal-statistische bestanden

UWV

Uitvoeringsinstituut Werknemersverzekeringen

Vmbo

Voorbereidend middelbaar beroepsonderwijs

Vwo

Voorbereidend wetenschappelijk onderwijs

Wo

Wetenschappelijk onderwijs

WSW

Wet sociale werkvoorziening

Buuren, S. van, en K. Groothuis-Oudshoorn (2011). Mice: Multivariate imputation by chained equations in R. Journal of statistical software, 45, 1-67.

CBS (2023). Enquête Beroepsbevolking (EBB) – Onderzoeksbeschrijving. 2 augustus 2023. Den Haag/Heerlen: Centraal Bureau voor de Statistiek.  

CBS (2025). De arbeidsmarkt in cijfers 2024. Den Haag/Heerlen: Centraal Bureau voor de Statistiek. 

Europees Parlement en Raad van de Europese Unie (2023). Richtlijn (EU) 2023/970 van het Europees Parlement en de Raad. Straatsburg: Publicatieblad van de Europese Unie. 

He, X., X. Pan, K.M. Tan en W.X. Zhou (2023). Smoothed quantile regression with large-scale inference. Journal of Econometrics, 232(2), 367-388.

Jann, B. (2018). Decomposition methods in the social sciences: Functional form (6-nonlineair.pdf). Bamberg Graduate School of Social Sciences. Geraadpleegd op 17 oktober 2023.

Karlson, K.B., A. Holm en R. Breen (2012). Comparing regression coefficients between same-sample nested models using logit and probit: A new method. Sociological methodology, 42(1), 286-313.

Koenker, R. (2005). Quantile regression. Economic Society Monographs, No. 38. Cambridge, Verenigd Koninkrijk: Cambridge University Press.

Kohler, U., K.B. Karlson en A. Holm (2011). Comparing coefficients of nested nonlinear probability models. The Stata Journal, 11(3), 420-438.

Rubin, D.B. (1987). Multiple imputation for non-response in surveys. New York, Verenigde Staten: Wiley.

Vliet, R. van der, F. Bosman, S. de Regt en J. van Wissen-Floris (2023a). Methodewijziging Monitor Loonverschillen mannen en vrouwen. Den Haag/Heerlen: Centraal Bureau voor de Statistiek. 

Vliet, R. van der, F. Bosman, B. Hogendoorn, J. van Wissen-Floris en J. Zweerink (2023b). Monitor Loonverschillen mannen en vrouwen, 2022. Den Haag/Heerlen: Centraal Bureau voor de Statistiek.