The Private Public Wage Premium

Abstract

Formålet med denne studien er å analysere lønnspremien mellom sektorer, eller lønnsforskjellen mellom privat og offentlig sektor, i befolkningen i Norge i 2014. Analysen tar sikte på å bekrefte eksistensen av en lønnspremie mellom sektorer, måle dens størrelse, og identifisere potensielle variasjoner i premien basert på kjønn, innvandringsbakgrunn, bosted og utdanningsnivå. Studien benytter en økonometrisk tilnærming som sin primære metode, med OLS-regresjon for å estimere lønnspremien. Den diskuterer også mulig bruk av instrumentvariabelregresjon, og redegjør for dens formål og metode for å håndtere problemer med endogenitet. Microdata.no ga tilgang til registerdata for hele den norske befolkningen, som danner grunnlaget for analysen. Dette resulterte i et datasett bestående av over 1,3 millioner individer, som muliggjør kontroll for ulike faktorer som kan påvirke lønnen. Likevel har bruken av microdata.no noen begrensninger, ettersom det mangler visse variabler som ville vært verdifulle og viktige å kontrollere for. Dette fraværet medfører ytterligere implikasjoner som blir adressert og diskutert gjennom oppgaven. Analysen identifiserer en lønnspremie på 10 prosent i privat sektor. Når heterogenitet undersøkes, viser det seg at menn opplever en større lønnspremie, mens kvinner har en tendens til å tjene mer i offentlig sektor. Beboere i urbane områder som Oslo, Trondheim, Stavanger eller Bergen har høyere lønnspremie sammenlignet med de som bor i rurale områder. Innvandrerstatus påvirker lønn negativt, med en særlig sterk effekt for innvandrere fra lavinntektsland. Høyere utdanningsnivå øker lønnen betydelig generelt, med privat sektor som gir større avkastning på utdanning sammenlignet med offentlig sektor. En gjentakende utfordring i oppgaven er det uløste problemet med å ta hensyn til effektene av ferdigheter og sektortilgjengelighet, som påvirker resultatene av analysen av lønnspremien mellom sektorer. Denne begrensningen blir diskutert gjennom hele studien og oppsummert i konklusjonen.

The purpose of this study is to analyse the sectoral wage premium, or the wage gap between the private and public sectors, within the population of Norway in 2014. The analysis aims to confirm the existence of a sectoral wage premium, measure its magnitude, and identify potential variations in the premium based on gender, immigration background, residence, and educational attainment. The study employs an econometric approach as its primary method, using OLS regression to estimate the wage premium. It also discusses the potential application of instrumental variable regression, detailing its purpose and methodology for addressing endogeneity issues. Microdata.no provided access to registry data for the entire Norwegian population, forming the foundation of this analysis. This resulted in a dataset comprising over 1.3 million individuals, enabling control for various factors that could influence wages. Still, the use of microdata.no has some limitations, as it lacks certain variables that would be valuable and important to control for. This absence introduces additional implications, which are addressed and discussed throughout the thesis. The analysis identifies a 10 percent sectoral wage premium for the private sector. When examining heterogeneity, it finds that males experience a larger wage premium, while females tend to earn higher wages in the public sector. Residents of urban areas such as Oslo, Trondheim, Stavanger, or Bergen were shown to have a higher wage premium compared to those living in rural areas. Immigrant status negatively impacted wages, with a particularly strong effect for immigrants from low-income countries. Higher education levels significantly increased wages overall, with the private sector offering greater returns to education compared to the public sector. A recurring challenge in the thesis is the unresolved issue of accounting for the effects of skill and sector availability, which impacts the results of the sectoral wage premium analysis. This limitation is discussed throughout the study and summarized in the conclusion.