Det vanligaste lönegapet som de flesta känner till är det ojusterade lönegapet. Det mäter löneskillnaden mellan män och kvinnor, uttryckt som en procentandel av männens lön.
​

I Sysarb kan du dock stöta på två olika typer av lönegap:

Det justerade lönegapet visar, på liknande sätt som det ojusterade lönegapet, löneskillnaden mellan män och kvinnor, men tar hänsyn till könsneutrala faktorer som legitimt kan påverka lön, till exempel befattningsnivå, erfarenhet och prestation. Den del av lönegapet som kan förklaras av de valda faktorerna visas som förklarad. Den återstående delen efter dessa förklaringar är det justerade lönegapet.

Detta kvarvarande gap innebär inte automatiskt att något är fel, men det är den del som vanligtvis förtjänar en närmare granskning eftersom den inte kan motiveras med hjälp av de lönefaktorer du har valt.

En grundprincip är att modellen inte avgör vad som är rättvist. Det gör din organisation. Det justerade lönegapet speglar er lönefilosofi, inte en extern värdering.

Sysarb använder regressionsanalys för att förstå hur lön hänger samman med de lönefaktorer du har valt, över hela organisationen. Samma analys används konsekvent för att beräkna:

En viktig skillnad är att sambanden mellan lönefaktorer och lön är beräknad från hela analysen, inte från enskilda team eller roller. Det innebär att:

Sysarb beräknar det justerade lönegapet med hjälp av en log-linjär regressionsanalys. Detta är standardmetoden inom lönekartläggning och används brett av både forskare och praktiker.

Det justerade lönegapet kan beräknas med två olika metoder:

Dekompositionsmetoden (Blinder–Oaxaca) är den primära metoden i Sysarb. Fördelen är att den inte bara visar hur stor del av lönegapet som förklaras totalt, utan även hur mycket varje vald lönefaktor bidrar till att förklara gapet.

I vissa situationer, till exempel när datamängden är begränsad eller när lönefaktorer överlappar för mycket, kan denna metod bli instabil. I dessa fall använder Sysarb istället den direkta metoden. Den direkta metoden är mer stabil, men kan endast visa hur mycket de valda lönefaktorerna förklarar tillsammans, inte varje faktors individuella bidrag.

Om en lönefaktor minskar eller ökar det justerade lönegapet beror på två saker:
Hur faktorn är relaterad till lön i din organisation och hur de två grupperna skiljer sig åt i den faktorn.

Samma logik gäller om en faktor är kopplad till lägre lön. Beroende på hur grupperna skiljer sig åt kan faktorn antingen minska eller öka det justerade lönegapet. Detta är ett förväntat beteende och innebär inte att modellen är fel. Det betyder att faktorn, baserat på er data och de lönefaktorer ni valt, inte förklarar den observerade löneskillnaden på det sätt man kanske hade förväntat sig.

Det justerade lönegapet och de förväntade lönerna är två perspektiv av samma modell.

På gruppnivå visar modellen hur stor del av lönegapet som förklaras av skillnader i lönefaktorer mellan grupper.
På individnivå använder modellen samma samband mellan faktorer för att beräkna en förväntad lön för varje medarbetare. Den förväntade lönen representerar den lön som kan förväntas för någon med den kombinationen av rollrelaterade egenskaper, givet organisationens nuvarande lönestruktur.

Lönefaktorer kan delas in i två huvudtyper. Att förstå skillnaden hjälper dig att välja faktorer mer effektivt.

Numeriska faktorer har en naturlig ordning och storlek. Att gå från ett värde till nästa representerar ett meningsfullt steg.

Exempel:

För numeriska faktorer antar modellen att varje steg har ungefär samma effekt på lönen. Dessa faktorer är generellt stabila och effektiva och orsakar sällan modellproblem på egen hand.

Kategoriska faktorer delar in medarbetare i grupper utan någon naturlig numerisk ordning.

Exempel:

Varje kategori behandlas som en egen grupp. Det innebär att kategoriska faktorer kräver mer data och ökar risken för små gruppstorlekar, särskilt om många kategorier används eller flera kategoriska faktorer kombineras.

Därför är kategoriska faktorer den vanligaste orsaken till modell instabilitet när för många väljs.

För att något ska räknas som en lönefaktor ska det förklara lön i din organisation och samtidigt vara könsneutralt. Det är i slutändan ditt ansvar att välja faktorer som är förenliga med lokal lagstiftning och eventuella avtal.

Vad det representerar
En rolls komplexitet och ansvar baserat på arbetsvärdering.

Typ
Numerisk.

När den ska användas
Använd Grade när arbetsvärdering är en central del av hur ni strukturerar lön och lönespann.

HR-perspektiv
Grade är en av de mest accepterade och försvarbara förklaringarna till löneskillnader. Den är rollbaserad, transparent och oftast den starkaste drivaren i modellen.

Vad det representerar
Ett alternativt sätt att fånga rollens komplexitet, ofta använt istället för formell gradering.

Typ
Numerisk.

När den ska användas
Använd Positionsnivå om den speglar hur roller faktiskt är strukturerade och belönade i praktiken.

HR-perspektiv
I de flesta fall bör du använda antingen Nivå eller Positionsnivå. Att använda båda kan göra förklaringen otydligare och svårare att kommunicera.

Vad det representerar
Om rollen innefattar formellt chefs- eller personalansvar.

Typ
Kategorisk.

När den ska användas
Använd när chefsansvar är avsett att påverka lönen.

HR-perspektiv
Denna faktor hjälper till att undvika att chefer och icke-chefer jämförs som om de vore likvärdiga, vilket ofta förbättrar både rättvisa och tydlighet. Faktorn kan överlappa något med Nivå.

Vad det representerar
Individuella prestationsutfall som används vid lönesättning.

Typ
Numerisk.

När den ska användas
Använd endast om prestation mäts konsekvent och har en tydlig koppling till lön.

HR-perspektiv
Prestation är vanligt i lönefilosofier, men också känsligt. Om prestationsbetyg varierar kraftigt mellan chefer eller visar systematiska skillnader mellan grupper kan faktorn dölja problem snarare än förklara dem.

Vad det representerar
Ålder som en proxy för erfarenhet.

Typ
Numerisk.

När den ska användas
Endast när ålder/erfarenhet uttryckligen är en accepterad del av er lönefilosofi.

HR-perspektiv
Ålder är juridiskt och socialt känsligt i många sammanhang. Om syftet är att fånga erfarenhet är anställningstid ofta tydligare och lättare att försvara.

Vad det representerar
Tid som medarbetaren varit anställd i organisationen.

Typ
Numerisk.

När den ska användas
Använd när organisatorisk erfarenhet eller lojalitet förväntas påverka lönen.

HR-perspektiv
Vanlig i offentlig sektor och kollektivavtalade modeller, men kan också spegla historiska mönster. Säkerställ att faktorn representerar avsikt, inte tröghet.

Vad det representerar
Tid som medarbetaren haft sin nuvarande roll.

Typ
Numerisk.

När den ska användas
Använd när kompetens och bidrag förväntas öka med tiden i rollen.

HR-perspektiv
Ofta lättare att motivera än Anställningstid i organisation eftersom den är direkt kopplad till rollspecifik erfarenhet. Överlappar ofta med Anställningstid i organisation.

Vad det representerar
En bred funktionell gruppering av roller.

Typ
Kategorisk.

När den ska användas
Använd när marknadslöner skiljer sig tydligt mellan olika funktioner.

HR-perspektiv
Jobbfamilj hjälper till att säkerställa att jämförelser görs mellan liknande roller utan att bli alltför detaljerade.

Vad det representerar
Mer specifika rollgrupperingar inom en jobbfamilj.

Typ
Kategorisk.

När den ska användas
Använd när underfamiljer speglar verkliga och stabila marknadsskillnader och grupperna är tillräckligt stora.

HR-perspektiv
För många små grupper kan minska modellens stabilitet och göra resultaten svårare att förklara.

Vad det representerar
Rollens övergripande omfattning och påverkan.

Typ
Kategorisk.

När den ska användas
Använd när karriärband är tydligt definierade och aktivt används i lönebeslut, till exempel när olika karriärband systematiskt har olika lön.

HR-perspektiv
Karriärband är ofta intuitiva för medarbetare och stödjer transparenta lönedialoger när de tillämpas konsekvent.

Vad det representerar
Var arbetet utförs.

Typ
Kategorisk.

När den ska användas
Använd när plats medvetet driver löneskillnader, till exempel högre lön i storstäder än i mindre orter.

HR-perspektiv
Viktigt i distribuerade organisationer. Om ni inte aktivt differentierar lön baserat på plats kan faktorn försvaga löneberättelsen.

Vad det representerar
Typ av anställningsavtal.

Typ
Kategorisk.

När den ska användas
Använd när olika kontrakt är kopplade till olika lönestrukturer eller avtal, till exempel kollektivavtal.

HR-perspektiv
Kan förklara löneskillnader men också synliggöra strukturella risker om vissa grupper är överrepresenterade i specifika kontrakt.

Vad det representerar
Om anställningen är heltid eller deltid. Sysselsättningsgrad används för att avgöra detta.

Typ
Kategorisk.

När den ska användas
Använd endast när det finns giltiga, policybaserade skäl till att hel- och deltidsanställda förväntas ha systematiskt olika löner.

HR-perspektiv
Eftersom löner i Sysarb redan är omräknade till heltidsmått bör denna faktor användas med stor försiktighet och endast när den tydligt stöds av er lönefilosofi.

Vad det representerar
Organisation-specifika lönepåverkande faktorer, till exempel certifieringar, tillägg eller kritiska kompetenser.

Typ
Kategorisk.

När den ska användas
Använd egna faktorer när de är tydligt definierade, konsekvent tillämpade och faktiskt påverkar lön.

HR-perspektiv
Egna faktorer kan stärka transparensen när de är väl styrda. Om en faktor är svår att förklara är den oftast bättre att hantera som ett åtgärdsområde än som en statistisk justering.

Det kan vara lockande att välja många lönefaktorer för att ”förklara bort” löneskillnader. I praktiken gör detta ofta modellen svagare.

Regressionsanalys kräver tillräckligt många medarbetare i varje kombination av faktorer. För många faktorer, särskilt kategoriska, leder till små grupper och osäkra skattningar.

Detta kan leda till:

Som tumregel:

Ett justerat R² över 0,5 indikerar generellt en tillförlitlig modell.

En stark modell är inte en som eliminerar det justerade lönegapet helt, utan en som gör det kvarvarande gapet meningsfullt och möjligt att agera på.