De implementatie van de EU-richtlijn over de loonkloof tussen mannen en vrouwen in België biedt een belangrijke kans om loondiscriminatie aan te pakken. Maar zonder de juiste methodologische basis dreigen onjuiste interpretaties en juridische geschillen, zeggen de UGent-professoren Tom Loeys en Jan De Neve.
Vanaf 2027 zijn bedrijven verplicht, volgens de EU Pay Transparency Directive, om te rapporteren over loonverschillen tussen mannen en vrouwen. Die richtlijn heeft als doel loontransparantie te bevorderen en genderdiscriminatie in beloning tegen te gaan.
Hoewel de intentie ontegensprekelijk nobel is, schuilt er een belangrijk risico in de manier waarop deze kloof wordt gemeten en geanalyseerd. Als beleidsmakers en bedrijven zich niet bewust zijn van de methodologische valkuilen, dreigen misleidende analyses en zelfs juridische procedures.
Het belang van een correcte berekening
De richtlijn verplicht bedrijven met meer dan 250 werknemers jaarlijks en bedrijven met 150 tot 249 werknemers driejaarlijks loongegevens te rapporteren. Indien een loonkloof van meer dan 5 procent wordt vastgesteld die niet objectief verklaard kan worden, moeten corrigerende maatregelen worden genomen.
In België zal die richtlijn een aanzienlijke impact hebben. Ongeveer 750 grote bedrijven met meer dan 250 werknemers vallen onder de jaarlijkse rapporteringsplicht, terwijl zo’n 8.250 middelgrote bedrijven met 50 tot 249 werknemers, waarvan een deel onder de richtlijn valt, eveneens rapporteringsverplichtingen krijgen (cijfers Statbel). Dat betekent dat een substantieel deel van de Belgische arbeidsmarkt – potentieel meer dan 40 procent van de beroepsbevolking – onder de nieuwe transparantievereisten valt. Het benadrukt de noodzaak van zorgvuldige methodologische keuzes bij de analyse van loonverschillen.
De uitdaging van de juiste vergelijking
De richtlijn gaat trouwens verder dan enkel de loonkloof op bedrijfsniveau. Ze introduceert ook het concept van een hypothetische comparator (artikel 28 van de EU Directive) wanneer een directe vergelijking tussen werknemers niet mogelijk is. Het betekent dat een individuele werknemer een claim kan indienen door te stellen dat hij of zij anders zou worden behandeld indien van een ander geslacht. Dat opent de deur naar complexe juridische interpretaties en vereist een methodologisch solide onderbouwing om zinvolle uitspraken te doen over ongelijke beloning voor gelijkwaardig werk.
De lessen uit het VK
Het Verenigd Koninkrijk heeft sinds 2017 een soortgelijke rapporteringsplicht. De verplichting om de genderloonkloof te rapporteren heeft niet alleen geleid tot meer transparantie, maar ook tot significante juridische procedures over loondiscriminatie.
Een spraakmakende zaak betrof de retailer Next, waar meer dan 3.500 voornamelijk vrouwelijke winkelmedewerkers claimden dat ze minder betaald kregen dan hun grotendeels mannelijke collega’s in de magazijnen. In augustus 2024 oordeelde een arbeidsrechtbank in het voordeel van de eisers en stelde dat de rechtvaardiging van Next op basis van markttarieven niet volstond om het loonverschil te verklaren (Financial Times). Dat kan mogelijk leiden tot meer dan 30 miljoen pond aan achterstallige loonbetalingen en heeft Next ertoe gebracht om winkelsluitingen te overwegen indien de uitspraak standhoudt.
Deze zaak heeft een precedent geschapen en zet aan tot gelijkaardige claims in de retailsector. Grote supermarktketens zoals Asda, Tesco, Sainsbury’s, Morrisons en Co-op worden nu geconfronteerd met juridische uitdagingen over loonkloofclaims tussen vrouwelijke winkelmedewerkers en mannelijke magazijnmedewerkers. Gezamenlijk vertegenwoordigen die claims meer dan 100.000 werknemers en kunnen ze aanzienlijke financiële gevolgen hebben voor de betrokken bedrijven.
Nood aan geavanceerdere analysemethoden
Om tot accurate en juridisch verdedigbare conclusies te komen, moeten bedrijven en beleidsmakers gebruikmaken van methodologieën die rekening houden met de complexiteit van het voorspellen van lonen en het bepalen van de loonkloof. Recent onderzoek in Labour Economics toonde bijvoorbeeld aan dat het gebruik van meer geavanceerde machinelearning-technieken significant andere resultaten opleverde (tot 50 procent verschil in de geschatte loonkloof) dan de conventionele regressiemodellen. Die laatste worden vaak gebruikt door bestaande commerciële pakketten voor loonkloofanalyses en consultancybedrijven. Een geschatte loonkloof van 7 procent bekomen met deze traditionele eenvoudige regressietechnieken, kan met meer geavanceerde methoden kleiner dan 5 procent blijken. Dat wijst op de noodzaak van goede analysemethoden om een eerlijke en correcte inschatting van de loonkloof te maken.
Conclusie
De implementatie van de EU Pay Transparency Directive in België biedt een belangrijke kans om loondiscriminatie aan te pakken. Maar zonder de juiste methodologische basis dreigen onjuiste interpretaties en juridische geschillen. Het is cruciaal dat beleidsmakers, werkgevers en sociale partners investeren in accurate analysetools. Transparantie is belangrijk, maar alleen als ze gepaard gaat met nauwkeurigheid en wetenschappelijke onderbouwing.