Kampfbegriff "Gender Pay Gap"





Inhaltsübersicht

Einführung und Zusammenfassung

Berechnung des GPGs

Datenbestände zum GPG und deren (fehlende) Repräsentativität

Falschaussagen über das GPG

Soziologische Erklärungsmodelle für das GPG

Ethische Bewertung und Maßnahmen zur Reduktion des GPGs

Anhänge



Einführung und Zusammenfassung

Einführung und Zusammenfassung


Das Gender Pay Gap - vulgo: der geschlechtsbezogene statistische Lohn- bzw. Gehaltsunterschied -, kurz GPG, ist einer der wichtigsten feministischen Kampfbegriffe. Kampfbegriff insofern, als mit Hilfe dieses Begriffs der Öffentlichkeit die unrichtige Ansicht vermittelt wurde und weiterhin wird, Frauen würden für die "gleiche Arbeit" (im Sinne von gleicher Arbeitsleistung) schlechter bezahlt als Männer. Diese Behauptung ist falsch, sie wurde unzählige Male widerlegt, wird aber trotzdem weiterhin ständig im Rahmen feministischer Propaganda verbreitet. Sie wird wegen dieser intensiven Propaganda von vielen Personen für wahr gehalten und ist eines der besten Beispiele dafür, daß wir in "postfaktischen" Zeiten leben.

Das GPG eignet sich aus mehreren Gründen gut für Desinformation und Propaganda: fast niemand scheint zu verstehen, was diese Zahl - Vorsicht: Statistik! - konkret bedeutet, wie man sie berechnet und welche Willkürlichkeiten dabei einfließen, vor allem beim Begriff "gleiche Arbeit". Man kann außerdem sehr einfach an Neid und andere Emotionen appellieren und die eigentliche Darstellung des GPGs mit willkürlichen Spekulationen über seine Ursachen vermischen. Typischerweise wird hier mit Schuldzuweisungen gearbeitet, die für Anfänger schwer zu durchschauen sind. Als schuldig diskreditiert werden "die Männer" oder "die Arbeitgeber", um im Sinne von Haßprogaganda ein Feindbild aufzubauen oder zu verstärken.

Instrumentalisierung des GPGs als Kampfbegriff

Die Debatte um das GPG ist schwierig und oft konfus, weil mehrere Themenkomplexe angesprochen bzw. vermischt werden:
  1. Berechnung: Wie hoch ist das GPG und welche mathematische Bedeutung hat das GPG?
  2. Ursachen: Wie wird es verursacht, kann man ggf. Verantwortliche identifizieren?
  3. ethische Bewertung: Wie das GPG ethisch zu bewerten, stellt es ein Unrecht dar, welcher Sachverhalt wird überhaupt ethisch bewertet?
  4. politische Agenda: Wie kann man das GPG abbauen bzw. ganz beseitigen?
Jeder einzelne dieser Themenkomplexe ist komplex, vor allem die beiden ersten. Außerdem gibt es viele Querbezüge, z.B. muß man Maßnahmen zum Abbau des GPG danach beurteilen, ob sie überhaupt eine der Ursachen bekämpfen können, wie schlimm das "Unrecht GPG" ist und ob die Kollateralschäden gerechtfertigt sind.

Die penible Trennung der 4 Themenkomplexe wirkt eventuell kleinkariert und unnötig aufwendig. Tatsächlich kann man aber ohne diese Trennung die vielen Denkfehler und "alternative facts", die von diversen Seiten in die Debatten eingeworfen werden, nicht richtig einordnen und widerlegen. Diese Trennung ist auch nötig, um zu verstehen, wie das GPG zu Propagandazwecken als Kampfbegriff eingesetzt wird. Propagandistische Aussagen wie "Ein GPG von 8% ist ein Skandal!" arbeiten nämlich mit einer gut versteckten Verschiebung des begrifflichen Kontextes entlang dieser Themenkomplexe.

I.f. beschreiben wir die Themenkomplexe inhaltlich etwas genauer.

Themenkomplex 1: Berechnung des GPGs

Das GPG ist grundsätzlich eine statistische Größe, die auf Basis der Beschäftigungsverhältnisse in einer bestimmten Region oder Population die Löhne (i.d.R. die Bruttostundenlöhne) von Männern und Frauen vergleicht.

Die Rechenverfahren und die benutzten Daten weisen diverse Mängel auf, durch die das GPG i.d.R. zu hoch ausgewiesen wird. Häufig genannt werden Lohnunterschiede von ca. 21 - 23 %. Bei diesem sogenannten unbereinigten GPG sind prinzipiell alle Arbeiten "gleich", z.B. Chefarzt und Nachtwächter. Diese Berechnungsvariante für das GPG ist völlig unzureichend, hundertfach widerlegt worden, wird aber in der feministischen Propaganda trotzdem laufend genannt. U.a. das Datum des "Equal Pay Days" basiert auf dieser Berechnungsvariante.

Andere, sog. bereinigte GPG-Varianten mit einem Lohnunterschied von ca. 7 oder 8 % sind aber genauso falsch. Die "bereinigten" GPGs basieren auf einem etwas qualifizierteren Begriff von "gleicher Arbeit", sind aber tatsächlich nicht vollständig bereinigt, weil wesentliche Daten hierfür fehlen. Wie wir weiter unten sehen werden, ist das keine vermeidbare Schlamperei, sondern das Problem liegt tiefer: es ist praktisch unmöglich, diese fehlenden Daten in ausreichender Qualität zu erheben. D.h. die sogenannten die bereinigten GPGs sind in Wirklichkeit Ausdruck fehlender lohnrelevanter Daten, also sozusagen Rechenfehler und kein Ausdruck davon, daß Frauen schlechter als Männer bezahlt werden.

Die Verfahren zur GPG-Bereinigung untersuchen außerdem den statistischen Einfluß, den die in den Daten erfaßten Merkmale der Beschäftigungsverhältnisse auf den Lohn haben, bzw. genauer gesagt Differenzen dieser Merkmale auf Lohndifferenzen. Höhere Bildung führt tendenziell zu mehr Lohn, ländliche Regionen haben tendenziell geringere Löhne als Ballungsräume. Ergebnis dieser Analysen sind sogenannte "statistisch erklärte Anteile" des GPGs, diese werden in Prozentpunkten des GPGs quantitativ beziffert. Da nicht alle Einflußfaktoren auf die Löhne datenmäßig erfaßt sind, ist die Menge der so "erklärten" Anteile i.a. unvollständig und deren quantitative Bezifferung i.a. nur eine Schätzung.

Ein Teil der Debatte um das GPG betrifft somit die Frage, ob bei der Berechnung des GPGs die Methoden der deskriptiven Statistik korrekt angewandt wurden und ob die Berechnungsergebnisse korrekt und vertrauenswürdig sind.

Themenkomplex 2: Ursachenanalyse

Die Daten, aus denen das GPG berechnet wird, betreffen nur die eigentlichen Beschäftigungsverhältnisse. Sie enthalten keine Informationen darüber, warum diese Beschäftigungsverhältnisse so sind, wie sind sind, welche Vor- und Nachteile die Vertragspartner (Arbeitgeber und Arbeitnehmer) in den Arbeitsverträgen sahen, als sie sie abschlossen, welche Handlungsspielräume und Randbedingungen die Vertragspartner hatten und ob nicht auch ganz andere Verträge hätten geschlossen werden können. Das GPG vermittelt also keine Informationen über die Ursachen des GPGs.

An den Ursachen des GPGs ist man natürlich trotzdem interessiert. And dieser Stelle setzen vielfach wilde Spekulationen ein. Bei Personen mit passender ideologischer Prägung (und vermutlich geringer mathematischer Kompetenz) führt schon die Lohndifferenz als solche zu einer emotionalen Aufwallung und wird regelmäßig als Beweis für die Diskriminierung von Frauen gewertet, auch wenn zunächst nicht klar ist, wie die Diskriminierungen funktionieren sollen und wer die Verantwortlichen sind. Ausgehend von den rein deskriptiven Statistiken wird also wie folgt argumentiert:

  • Es werden diverse soziologische Theorien aufgestellt, die die Entstehung des GPGs über denkbare soziale Wirkmechanismen erklären. Die Theorien können das ganze GPG Anteile erklären oder einzelne "statistisch erklärte" Anteile (die wie gesagt nicht alle wirklich relevanten Faktoren repräsentieren).

    Diese Theorien widersprechen sich tw. ganz erheblich und sind durchweg nicht überprüfbar, ihr quantitativer Effekt ist nicht meßbar (s.u. detaillierte Darstellung.)

    Zwei gängige Beispiele für unterstellte Wirkmechanismen, die zu Nachteilen für Frauen führen oder die man u.U. als Diskriminierung interpretieren kann, sind Vorurteile der Arbeitgeber und die weniger aggressive Selbstdarstellung von Frauen bei Bewerbungen. Weitere Beispiele für soziologische Erklärungsmodelle für das GPG werden unten diskutiert. Man kann aber generell sagen, daß diese Erklärungsmodelle viel zu simplifizierend sind, um alle relevanten Aspekte abzudecken. Erst recht nicht erklären können die feministischen Theorien "negative GPGs", also GPGs zugunsten von Frauen, die seit langem bei diversen regionalen Berechnungen auftreten.

  • Frauen werden innerhalb dieser postulierten Wirkmechanismen in der Rolle des Opfer von sichtbaren oder notfalls unsichtbaren Diskriminierungen dargestellt. Ein Argumentationsziel ist hierbei, jegliche Eigenverantwortung von Frauen für geringen beruflichen Erfolg zu verneinen, und eine Art Rechtsanspruch auf eine ausgeglichene Work-Life-Balance und sonstige feministische Glücksversprechen zu postulieren ("you can have it all"). Ein wichtiges Argumentationsziel ist, das statistische GPG als solches als Unrechtstatbestand zu positionieren.
Gruppendynamisch gesehen ist ein zentrales Ziel dieser "Ursachenanalyse" das Erzeugen von Neid (analog zur Erzeugung von Ausländerhaß durch Rechtsradikale) bzw. Mobilisieren der eigenen Anhänger. Jeder Frau soll den den Eindruck bzw. Verdacht haben, sie bekäme soundsoviel % Lohn weniger als ihr männlicher Kollege für die gleiche Arbeit.

Themenkomplex 3: Ethische Bewertung

Viele Geschlechterdifferenzen werden nicht als Unrecht angesehen. Beispielsweise sind Männer im Schnitt 7% größer als Frauen, es gibt aber (bisher...) keinen Equal Height Day, auf dem die Frauenministerin die Ausmerzung dieser Ungerechtigkeit fordert. Die extrem hohe Frauenquote unter den Grundschullehrern wird ebenfalls nicht als Unrecht, sondern allenfalls als unerwünscht angesehen.

Es ist also ein separater und ziemlich willkürlicher Schritt, Geschlechterdifferenzen als Unrecht, unerwünscht, vielleicht sogar erfreulich zu bewerten. Beispielsweise werden die diversen "erklärte Anteilen" des GPGs zugleich als "entschuldigt" angesehen, also als ethisch neutral zu bewerten. Daß eine bessere Qualifizierung zu höheren Löhnen führt, geht in Ordnung, weil i.a. auch mehr in die Ausbildung investiert wurde und weil die Produktivität und Qualität steigt.

Themenkomplex 4: Politische Agenda

Sofern das GPG ganz oder in Anteilen ethisch negativ bewertet wird, werden Maßnahmen zu seinem Abbau gefordert bzw. durchgesetzt. Übliche Teile der politischen Agenda sind kompensatorische Diskriminierungen von Männern bzw. "positive Diskriminierungen von Frauen" als Behebung des Unrechts.

Sofern gemäß den postulierten soziologischen Theorien bestimmte Personen bzw. Institutionen identifiziert werden können, die als alleinige Ursache oder als Mitursache des Unrechts erscheinen, wird ihnen die Schuld an dem "Unrechtstatbestand GPG" zugewiesen und die Maßnahmen können auch als Strafmaßnahme der Schuldigen interpretiert werden. Oft lassen sich aber keine eindeutig verantwortlichen Instanzen finden.

Eine Mitverantwortung von Frauen wird regelmäßig abgestritten. Sehr viele Frauen studieren Fächer, die in überfüllte Arbeitsmärkte und schlecht bezahlte Berufe führen. Diese Marktmechanismen werden als Diskriminierung von Frauen umgedeutet, d.h. es werden hilfsweise neue soziale Wirkmechanismen ("Geringschätzung von Frauen bei der Entlohnung") konstruiert, die die Frauen von der Verantwortung für sich selbst befreien.

Die mit dem GPG motivierte politische Agenda hat am Ende regelmäßig nichts mehr mit dem GPG zu tun und ist auch nicht zu dessen Abbau geeignet, es geht nur noch um die Bestrafung bzw. Bekämpfung von ideologischen Gegnern.

Begriffsverschiebung entlang der Themenkomplexe

Wesentlich ist aus einer Gesamtschau die Beobachtung, daß der Begriff "GPG", der eigentlich die wertfreie statistische Analyse eines bestimmten Datenmaterials bezeichnet, verschoben wird zur ideologische Aussage "Frauen werden bei den Löhnen diskriminiert" (bzw. umfunktioniert wird zu einem Beweis der entsprechenden feministischen Gesellschaftstheorien) und letztlich als eine spezielle Sorte von Unrecht gegen Frauen uminterpretiert wird.

Wiederholte Einwürfe von Statistikern, diese Argumentationskette sein unhaltbar und das GPG sein eine "Unstatistik", werden konsequent ignoriert - wegen der feministischen Dominierung der Medien ist das weitgehend möglich - oder als Frauenhaß oder anderen Argumenten ad personam diskreditiert.

Diskurstaktisch wird oft versucht, eine saubere mathematische Betrachtung zu verhindern und als irrelevant aus der Diskussion zu verdrängen: die unterstellte Diskriminierung von Frauen ist so oder so zu verurteilen, deshalb kommt es auf ein paar Prozent mehr oder weniger und auf technische Details nicht an. Trotzdem wird versucht, durch den mathematischen Ursprung des GPGs zu suggerieren, die untergeschobene ideologische These "Frauen werden bei den Löhnen diskriminiert" sei objektiv quantifiziert und damit bewiesen.



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Berechnung des GPGs

Der Begriff "Lohn"


Der Begriff "Lohn" einer Person ist hochgradig mehrdeutig - zur Auswahl stehen u.a. folgende Definitionen:
  • der Brutto-Monatslohn (zu versteuernder Lohn) von Beschäftigten (ohne Berücksichtigung von Arbeitszeit, Qualifikation, Arbeitsplatzanforderungen usw.)
  • der Brutto-Stundenlohn (Monatslohn geteilt durch die offizielle Zahl der Arbeitsstunden) von Beschäftigten (ohne Berücksichtigung von Qualifikation, Arbeitsplatzanforderungen usw.)
  • der Netto-Stundenlohn: Brutto-Monatslohn abzüglich Steuern und Sozialabgaben, geteilt durch die offizielle Zahl der Arbeitsstunden
  • der der Netto-Lohn nach Abzug innerfamiliärer Transfers: Manche Lohntarifsysteme enthalten Zuschläge für Familienmitglieder, zu deren Unterhalt man verpflichtet ist (Kinder, Ehepartner), analog zum Kindergeld. Der Lohnempfänger kassiert zwar diese Anteile, sie gehören ihm aber nicht, weil er sie letztlich für die Angehörigen ausgeben muß.
  • der gemeinsame Netto-Stundenlohn eines Ehepaars, das in Zugewinngemeinschaft lebt und das gemeinsame Einkommen nach der Splitting-Tabelle versteuert und gemeinsam über die Nettoeinnahmen verfügt
In den meisten Fällen wird der Brutto-Stundenlohn unterstellt: er ist am besten bekannt und am leichtesten zu erfassen, denn er ist die Basis zur Berechnung von Steuern und Sozialabgaben.

Aus Sicht eines Arbeitnehmers viel wichtiger ist dagegen der Netto-Stundenlohn oder der Netto-Monatslohn als kassenmäßiger Geldzufluß. Allerdings hängt diese Größe teilweise von der Steuerklassenwahl, Freibeträgen und anderen Faktoren ab, zu denen i.d.R. keine Daten vorliegen (mehr dazu hier).

Über den kassenmäßigen Geldzufluß kann nur jemand, der als Single lebt, komplett alleine verfügen. In sehr vielen Fällen muß ein großer Teil dieses Geldzuflusses für Familienmitglieder oder andere Personen, für die man unterhaltspflichtig ist, ausgegeben werden oder nach Scheidungen an den ehemaligen Ehepartner überwiesen werden. D.h. das persönlich verfügbare Einkommen kann erheblich kleiner sein als der Nettolohn. Eine wesentliche Beobachtung ist hier, daß der letztlich entscheidende Netto-Lohn bzw. das persönlich verfügbare Einkommen nicht alleine von Arbeitgeber bestimmt wird, sondern ganz erheblich auch von gesetzlichen Sozialtransfers, vom freiwillig gewählten Familienstand und von Unterhaltsverpflichtungen.

Ebenfalls nicht im Brutto-Stundenlohn berücksichtigt werden "unsichtbare" Lohnanteile, insb. durch die durch die Beitragszahlungen entstehenden Ansprüche auf spätere Rente bzw. ggf. Arbeitslosengeld. Deswegen ist z.B. ein direkter Vergleich der Bruttolöhne von Beamten, Angestellten und Selbständigen nicht sinnvoll, weil sich die unsichtbaren Lohnanteile erheblich unterscheiden.

Der Brutto-Stundenlohn erscheint auf den ersten Blick als eine vernünftige Grundlage für Lohnvergleiche, um auch Beschäftigungsverhältnisse mit unterschiedlicher Arbeitszeit vergleichen zu können. Er ist es aber nur bedingt.

  1. Die tatsächliche Zahl der Arbeitsstunden ist oft nicht bekannt (s. Brautzsch (2012)), speziell im übertariflichen Bereich.
  2. Teilzeitarbeit ist bei vielen Arbeitsplätze unwirtschaftlich: bspw. arbeiten viele Handwerker heute weit entfernt von ihrem Wohnort auf oft wechselnden Einsatzorten. Wegen der langen Anfahrten oder allgemeiner den hohen Grundkosten pro Arbeitseinsatz sind halbe Tage bzw. Teilzeiteinsätze nicht sinnvoll. Dadurch steht für Personen, die nur in Teilzeit arbeiten wollen, ein deutlich kleinerer Teil des Arbeitsmarkts offen. Teilzeitarbeitsplätze haben daher ein höheres Angebot an Interessenten und aufgrund der Marktkräfte geringere Stundenlöhne. Ferner sind die Grundkosten pro Mitarbeiter (Lohnabrechnung, Arbeitsplatz etc.) praktisch unabhängig von der Arbeitszeit, bei Teilzeitmitarbeitern also anteilig höher.

    Aufgrund dieses Teilzeiteffekts auf die Stundenlöhne ist die grundlegende Annahme fragwürdig, der Stundenlohn sei unabhängig von der Stundenzahl.



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Das unbereinigte GPG als Beispiel des Simpson-Paradoxons


Das nächste Problem liegt darin, daß Durchschnitte (Mittelwerte) über zwei verschiedene Populationen gebildet werden und die beiden Populationen hinsichtlich der lohnrelevanten Personen- und Arbeitsplatzmerkmale inhomogen zusammengesetzt sind.

Zum Vergleich: welchen Sinn macht es, beim Wochenmarkt zu jedem Marktstand zu gehen und das standspezifische Durchschnittsgewicht aller Äpfel, Birnen und weiteren Obststücke (Gesamtgewicht geteilt durch die Anzahl der Obststücke) zu berechnen oder analog den Durchschnittspreis pro Obststück? Wenn ein Stand z.B. 1000 Kirschen zu 10 Gramm und 100 Birnen zu 200 Gramm anbietet, wiegt ein Obststück im Durchschnitt ca. 27 Gramm - kein einziges Obststück wiegt tatsächlich so viel, der Aussagewert der Zahl ist begrenzt.

Genauso kritisch ist der Aussagewert des "Durchschnittslohn" einer bestimmten Population zu sehen - leider herrscht in der Allgemeinheit ein fast grenzenloses Vertrauen, daß diese Zahl eine große Aussagekraft hat und irgendetwas Sinnvolles über jede einzelne Person - als ggf. von Unrecht betroffene - oder die Population als ganze aussagt. Statistiker halten Durchschnitte, bei denen nicht zusätzlich die Standardabweichung (= Ausmaß, in dem die Einzelwerte vom Durchschnitt abweichen) generell für unbrauchbar.

Vergleich von Durchschnitten

Erst recht fragwürdig sind Vergleiche von Durchschnitten, wenn die zugrundeliegenden Populationen unterschiedlich zusammengesetzt sind. Um es mit unseren Marktständen zu veranschaulichen: ein zweiter Marktstand hat vielleicht keine Kirschen, stattdessen aber 10 Kürbisse zu 4 kg pro Stück im Angebot, ebenfalls 100 Birnen zu 200 Gramm, aber keine Kirschen. Macht 571 Gramm pro Obststück, die Obststücke sind hier im Schnitt 21 Mal schwerer als am ersten Stand - wird man hier besser bedient als beim ersten Marktstand mit skandalös niedrigen 27 Gramm Durchschnittsgewicht?

Sind zwei "vergleichbare Individuen", also zwei Birnen, an den beiden Ständen verschieden dick? Ist eine Birne am zweiten Marktstand 21 Mal schwerer als am ersten?

Nein, natürlich nicht. Durchschnittswerte enthalten keine sinnvolle Information über einzelne Individuen oder spezielle Untergruppen der Gesamtpopulation, und erst recht kann man keine Unterschiede zwischen Durchschnittswerten auf Individuen übertragen.

Das Simpson-Paradoxon am Beispiel des GPG

Vor allem kann man Durchschnittswerte, die über verschieden zusammengesetzte Populationen gebildet werden, nicht sinnvoll vergleichen. Dies ist ein krasser mathematischer Denkfehler, er ist bekannt als das berühmte Simpson-Paradoxon. Angepaßt an das GPG könnte ein Beispiel für das Simpson-Paradoxon wie folgt aussehen:
Beruf Stundenlohn Anzahl Gehaltssumme
Frauen Männer Frauen Männer Frauen Männer
Dachdecker 30.00 28.00 10 90 300.00 2520.00
Friseur 16.00 14.00 90 10 1440.00 140.00
Summen 100 100 1740.00 2660.00
Durchschnittslohn 17.40 26.60
Die Spalten 2 und 3 zeigen die Stundenlöhne von Frauen und Männern pro Beruf, bei allen Berufen bekommen die Frauen tarifvertraglich einen höheren Lohn. Die Spalten 4 und 5 zeigen die Verteilung von je 100 Männern auf die Berufe, es fällt auf, daß Männer lieber gut bezahlte Berufe wählen, auch wenn man sich dabei den Hals brechen kann. Die Spalten 6 und 7 zeigen die Gehaltssummen, Zeile 1 und 2 für die beiden Berufe im Beispiel, Zeile 3 für die Gesamtpopulation von 200 Personen. Zeile 4 zeigt die Durchschnittslöhne bezogen auf die Gesamtpopulation: Skandal! Das Gender Pay Gap beträgt 34.6 % !!! Obwohl Frauen in allen Berufen bevorzugt werden.


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Lohnrelevante Einflußfaktoren und andere "Pay Gaps"


Die vorstehenden Beispiele waren insofern noch unrealistisch einfach als z.B. der Preis von Obst nicht nur von der Obstsorte abhängt, sondern zusätzlich z.B. von der Qualität, dem Herkunftsland und dem Reifegrad. Wenn man also die Preise zweier Obststände vergleicht, muß man diese i.a. nicht identischen Einflußfaktoren irgendwie herausrechnen. Beispielsweise könnten die Birnen eines Stands sehr klein sein (= hoher Abfallanteil), was den Preis drückt, aber eine sehr leckere Sorte sein, was den Preis anhebt. Man muß jetzt zu mehr oder weniger willkürlichen Schätzungen greifen, wie sehr diese Faktoren den Preis beeinflussen. Damit kann man z.B. den Durchschnittspreis einer "Normal-Birne" pro Stand berechnen und auf der Basis die Preise vergleichen.

Die Probleme, die man als Käufer beim Vergleich des Preisniveaus unserer Obststände hat, sind noch harmlos im Vergleich zu den Problemen, wenn man den Preis für Arbeitsleistungen, also Bruttostundenlöhne, von Männern und Frauen vergleichen muß. Die Zahl der lohnrelevanten Merkmale und Vielfalt der Ausprägungen der Merkmale ist wesentlich höher. Anders gesagt gibt es eine ganze Liste von Merkmalen (a) des Arbeitsplatzes und (b) des Arbeitnehmers, die zu Preisunterschieden führen. Als Beispiel betrachten wir die Löhne von Ingenieuren in Deutschland gemäß dem lohnspiegel.de, das auf dem WSI-Tarifarchiv der Hans-Böckler-Stiftung basiert.

Wenn man in den dort verwendeten Rohdaten die Beschäftigungen nach der Berufserfahrung des Arbeitnehmers klassifiziert pro "Berufserfahrungsklasse" den Lohndurchschnitt bildet, dann erhalten die Arbeitnehmer mit weniger als 5 Jahren Berufserfahrung im Durchschnitt 28% weniger Lohn als die Arbeitnehmer 20 bis 29 Jahren Berufserfahrung. Die Berufserfahrung ist der Einflußfaktor mit dem größten Einfluß auf die Lohndifferenz, die größten Einflußfaktoren sind:

  1. Berufserfahrung: 28%, verglichene Klassen: "weniger als 5 Jahre" vs. "20 bis 29 Jahre"
  2. Betriebsgröße: 24%, verglichene Klassen: "weniger als 100 Beschäftigte" vs. "über 500 Beschäftigte"
  3. Region: 23%, verglichene Klassen: "neue Bundesländer" vs. "alte Bundesländer"
  4. Branche: 23%, verglichene Klassen: "Bauingenieure" vs. "Elektronik- und Fernmeldeingenieure"
  5. Bildungsabschluß: 21%, verglichene Klassen: "FH-Diplom" vs. "Promotion"
  6. Geschlecht: 17%, verglichene Klassen: "Frauen" vs. "Männer"
  7. Tarifbindung 17%, verglichene Klassen: "tarifgebundener Betrieb" vs. "nicht tarifgebundener Betrieb"
In allen vorstehenden Fällen ist der Durchschnittslohn immer gleich, denn es handelt sich um den gleichen Datenbestand. Anders ist jeweils nur das Merkmal, nach dem die Beschäftigungsverhältnisse gruppiert werden. Vorstehend angegeben ist jeweils die Klasse mit dem geringsten und dem höchsten Durchschnittslohn und die prozentuale Differenz auf Basis des höheren Werts. Es gibt also auch
  • ein Berufserfahrungs-Pay-Gap,
  • ein Betriebsgrößen-Pay-Gap,
  • ein Regionen-Pay-Gap,
  • ein Bildungsabschluß-Pay-Gap und
  • ein Tarifbindungs-Pay-Gap.

Man erkennt sofort, daß das Geschlecht, wenn überhaupt, höchstens einer von vielen Einflußfaktoren auf Lohndifferenzen ist. Die 17% Differenz kann man nur dann alleine auf das Geschlecht zurückführen, wenn die Populationen der Männer und Frauen bzgl. aller anderen Kriterien gleich verteilt sind, andernfalls würden wir den gleichen Fehler wie beim Simpson-Paradoxon begehen. Die beiden Populationen sind aber deutlich verschieden zusammengesetzt: Frauen haben im Schnitt weniger Berufserfahrung als Männer, arbeiten häufiger in kleineren Betrieben, streben nicht so hohe Bildungsabschlüsse an, und haben in Ostdeutschland aufgrund der Strukturen in der damaligen DDR häufiger Ingenieurfächer studiert als im Westen. Es ist hochgradig unseriös, den Eindruck zu erwecken, das hier zu beobachtende GPG von 17% sei ein Unterschied, der ausschließlich mit dem Geschlecht zusammenhängt bzw. ausschließlich vom Geschlecht "verursacht" wird.



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"Bereinigung" des GPGs durch Multifaktorielle Analysen


Vergleich statistischer Zwillinge

Wenn man also durch Vergleich einzelner Beschäftigungsverhältnisse den Einfluß des Geschlechts bestimmen will, darf man nur Männer und Frauen vergleichen, bei denen alle lohnrelevanten Einflußfaktoren (bis auf das Geschlecht) identisch sind. Solche Paare nennt man statistische Zwillinge.

Man kann nun einzelne statistische Zwillingspaare bilden und deren Lohn vergleichen. Weil die Zahl lohnrelevanter Merkmale hoch ist und viele Merkmale viele verschiedene Ausprägungen haben, findet man aber nicht zu jedem Beschäftigungsverhältnis einen statistischen Zwilling. In stark männer- bzw. frauendominierten Berufen die Dachdecker oder Grundschullehrer könnte man fast keine Zwillingspaare bilden.

Alternativ kann man die vorliegende Gesamtpopulation in Gruppen von Männern und Frauen aufteilen, die paarweise statistische Zwillinge sind. Allerdings wären die Zahl solcher Gruppen allerdings extrem hoch und man müßte zu willkürlichen Methoden greifen, wie man Durchschnittsdifferenzen pro Gruppe berechnet und wie man die gruppenbezogenen Differenzen ggf. gewichtet aufsummiert.

Obwohl intuitiv naheliegend ist daher die GPG-Berechnung auf Basis statistischer Zwillinge problematisch und nicht üblich.

Die Oaxaca-Blinder-Zerlegung

Üblicherweise wird zur Aufteilung des statistischen Einflusses der Einflußfaktoren ein sehr kompliziertes statistisches Verfahren angewandt, die sogenannte Oaxaca-Blinder-Zerlegung. Eine halbwegs lesbare Erklärung bietet Anger (2010). Stark vereinfacht gesagt leitet dieses Verfahren aus den Rohdaten für Frauen bzw. Männer jeweils eine Prognose- bzw. Schätzformel ab, mit der man den Stundenlohn für ein gegebenes Beschäftigungsverhältnis anhand aller jeweils erfaßten Einflußfaktoren schätzen kann, sowie in einen "unterklärten Rest". Die Koeffizienten in den Schätzformeln werden so optimiert, daß sich auf die gesamte Population bezogen ein möglichst kleiner Schätzfehler ergibt. Das GPG wird am Ende nur noch durch Division der zentralen Koeffizienten in den beiden Schätzformeln berechnet. In vielen Publikationen heißt es dann z.B., daß das unbereinigte GPG (Basis: Brutto-Stundenlöhne) 23% beträgt, davon aber 15% durch erfaßte Einflußfaktoren "statistisch erklärbar" oder auf diese "rückführbar" sind, und nur die restlichen 8% "mit den vorhandenen Daten "nicht erklärbar" sind.

An dieser Stelle muß eindringlich vor blindem Vertrauen in die Oaxaca-Blinder-Zerlegung gewarnt werden: in dieses Schätzverfahren gehen mehrere willkürliche Annahmen, u.a. über die Linearität der Wirkung der Einflußfaktoren (s. Literatur zur Oaxaca-Blinder-Zerlegung).

Abhängigkeit von den Rohdaten

Je nach Datenbestand sind andere Merkmale von Arbeitnehmern und Arbeitsplätzen erfaßt, ferner können die erfaßten Merkmalsausprägungen verschieden sein. Die oben zitierten Lohnspiegel-Daten basieren auf einer Umfrage der Gewerkschaft ver.di. Eine sehr viel größere Stichprobe der Bevölkerung liegt den vielzitierten Verdienststrukturanalysen des Statistischen Bundesamts zugrunde: Verdienststrukturerhebung (VSE). Hier erfaßt sind alle Beschäftigungsverhältnisse
  • mit Ausnahme von Landwirtschaft, Fischerei, öffentlicher Verwaltung, privaten Haushalte und exterritorialen Organisationen
  • in Betrieben mit wenigstens 10 Beschäftigten
  • von allen Arbeitnehmern ohne Altersbeschränkung oder Einschränkung der Stundenzahl, d.h. Teilzeiterwerbstätige sind enthalten.
Der erfaßte Bruttostundenlohn beinhaltet bezahlte Überstunden, aber keine außerordentlichen Zahlungen.

In den VSE-Daten sind u.a. Berufsgruppen der Beschäftigungsverhältnisse erfaßt, in Destatis (2012) wird auf dieser Basis das GPG nach Berufsgruppen separiert ausgewiesen. Bei Handwerks- und verwandten Berufen beträgt das GPG 25%, bei Bürokräften nur 4%. Es sollte kaum überraschen, daß die Tarifverträge für Berufe wie Friseur und Arzthelfer generell schlechtere Bezahlungen vorsehen als die Tarifverträge für Bauberufe, in denen man bei Wind und Wetter auf Außengerüsten herumklettert. Daß es sich in beiden Fällen um "Handwerksberufe" handelt ist offensichtlich kein ausreichendes Kriterium, diese Berufe als gleichwertig hinsichtlich der Bezahlung zu anzusehen. Die unangenehmen oder gefährlichen Berufe werden fast nur von Männern ausgeübt, daher ist das hohe GPG bei den Handwerksberufen i.w. durch Gefahren- bzw. Erschwerniszulagen, auf die Frauen dankend verzichten, verursacht. Anders gesehen fehlen hier Daten für sinnvolle GPG-Berechnungen: man müßte die Gefahren- bzw. Erschwerniszulagen aus den Gehältern herausrechnen. Diese Daten können aber praktisch kaum bundesweit sinnvoll erfaßt werden. Dies ist ein Beispiel für das generelle Problem, daß die GPGs aufgrund fehlender Daten nicht wirklich "bereinigt" werden können.



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Statistische Analysen erklären nichts


Die Ergebnisse multifaktorieller statistischer Analysen werden oft so formuliert: Die Einflußfaktoren X, Y und Z erklären eine Lohndifferenz von 3, 2 bzw. 5%.

Der Begriff "(statistisch) erklären" wird hier leider regelmäßig mißverstanden. "Erklärt" im Sinne einer Kausalität oder eines Rechenverfahrens, mit dem man einzelne Löhne bestimmt, wird durch multifaktorielle statistische Analysen rein gar nichts. Wenn z.B. die Einflußfaktoren X, Y und Z jeweils 3, 2 bzw. 5% erklären, dann heißt das nicht, daß sich die Gehälter von 2 Personen, die sich nur in genau einem Faktor unterscheiden, um diese Prozentzahl unterscheiden - der konkrete Gehaltsunterschied kann beliebig anders aussehen oder sogar ein anderes Vorzeichen haben.

Das Problem der Falschinterpretationen von Statistiken ist besser bekannt mit Korrelationen, die als Kausalität fehlinterpretiert werden und die Anlaß zu zahllosen Witzen sind. Beispielsweise kann man "statistisch beweisen", daß Störche die Kinder bringen.

Die Gewichte der Einflußfaktoren sind sozusagen quantifizierte Korrelationen: wenn sich der Einflußfaktor um einen bestimmten numerischen Betrag ändert, ändert sich auch die Zielgröße, hier der Stundenlohn, um einen gewissen Betrag. Letztlich sucht die multifaktorielle Analyse nach einer Formel, in die man die quantifizierten Einflußfaktoren als Parameter einsetzt und dann eine möglichst gute Schätzung der Zielgröße erhält. Dabei ist zunächst über die Struktur der Formel zu entscheiden, insb. ob sich die Effekte der Einflußfaktoren addieren oder multiplizieren oder vielleicht noch anders zusammenwirken - hier gehen z.T. völlig willkürliche Annahmen in die Analysen ein. Wenn die Struktur entschieden ist, können anschließend die "Gewichte" der Einflußfaktoren geschätzt werden. Die Gewichte werden so adjustiert, daß die Formel insgesamt im Durchschnitt den geringsten Schätzfehler produziert.

Diese Gewichte sind also reine statistische Schätzgrößen, die insgesamt im Durchschnitt den geringsten Schätzfehler produzieren, wenn man alle individuellen Löhne auf Basis aller bekannten Einflußfaktoren prognostiziert. Diese Schätzgrößen sind selber zu einem gewissen Grad unsicher, also nur z.B. mit +/- 0.5% Genauigkeit zuverlässig bestimmbar, vor allem bei kleinen Datenbeständen kann die Unsicherheit groß werden.

Zusammengefaßt: Der Vergleich von Größen wie dem Brutto-Stundenlohn zwischen sehr heterogen zusammengesetzten Populationen ist ein mathematisch äußerst anspruchsvolles Problem. Der Vergleich von unbereinigten Durchschnitten ist völlig sinnlos. Wenn überhaupt, ist nur ein Vergleich von Durchschnitten sinnvoll, die um die "statistisch erklärbaren Anteile" bereinigt wurden. Allerdings sind auch die bereinigten Anteile mit großer Vorsicht zu genießen:

  • Der Begriff "erklärbar" erweckt den falschen Eindruck, es gäbe eine Kausalität in der Lohnfindung im Sinne einer Rechenformel, die ausgehend von den quantifizierten Einflußfaktoren einzelne Löhne bestimmt, analog wie in einem Tarifvertrag. Hinzu kommt oft der Denkfehler, statistische Unterschiede als Diskriminierung fehlzuinterpretieren.
  • Die angegebenen Gewichte weisen einen Schätzfehler auf (was übrigens durchgängig verschwiegen wird, nicht zu reden davon, den Schätzfehler zu quantifizieren). Dieser ist teilweise verursacht durch die mathematischen Verfahren und durch die willkürliche Struktur der Schätzformel für Löhne. Viel gravierender sind aber Mängel in den Daten, z.B. Datenerfassungsfehler und vor allem das Fehlen lohnrelevanter Merkmale in den Daten. D.h. die konkret angegebenen numerischen Werte der Gewichte, insb. das Gewicht des "statistisch unerklärten" Anteils, weisen einen Fehler auf, dessen Größe unbekannt bleibt.
Insgesamt gibt es für Deutschland keine sicheren Erkenntnisse, die einen tatsächlich vorhandenen statistisch relevanten Unterschied in den bereinigten Durchschnitten beweisen.


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Negative GPGs


Als negative GPGs bezeichnet man GPGs zugunsten von Frauen. Beim unbereinigten GPG ergibt der negative Wert durch die (simplifizierende) Formel GPG = (M-F)/M, worin M bzw. F der Durchschnittsstundenlohn von Männern bzw. Frauen ist. Der Begriff einer "negativen Lücke" ist eigentlich sprachlicher Unsinn, aber hier vertretbar. Mathematisch leicht unsauber ist der Bezug auf den kleineren Wert in der Division. Korrekter wäre es, das "weibliche GPG" oder "umgekehrte GPG" (häufige englische Bezeichnung: reverse gender pay gap) als (M-F)/F zu definieren, die Werte wären dann geringfügig kleiner.

Feministische Interpretation negativer GPGs

Gemäß der üblichen feministischen Bewertung und Instrumentalisierung von GPGs müßte man eigentlich auf eine Diskriminierung von Männen schließen und analoge Maßnahmen zugunsten von Männern wie bei positiven GPGs fordern.

Dies würde allerdings das Dogma von der allgegenwärtigen Diskriminierung von Frauen falsifizieren. Negative GPGs werden daher üblicherweise als Beweis der intellektuellen Überlegenheit von Frauen, also als sachlich begründet, interpretiert oder hilfsweise als irrelevant und Ausgleich für Jahrtausende der Frauenunterdrückung gefeiert.

Beispiele negativer GPGs

  1. Schon seit gut 10 Jahren liegen in fast allen Großstädten der USA in der Altersklasse bis ca. 35 Jahre die Gehälter der Frauen ca. 8% höher, in einzelnen Städten bis zu 20%.
  2. Ähnliches berichtet OGrady (2010) für die jungen Frauen in Großbritannien: in 2009 lag für die Altergruppe 22 bis 29 Jahre ein landesweites negatives GPG von 1.7% vor, für 2015 ebenfalls (s. Braham (2016)).
  3. Negative GPGs traten auf, wenn man nur Teilzeitbeschäftigte betrachtete. Nach Braham (2016) lag für diese Gruppe z.B. landesweit in Großbritannien ein negatives GPG von 6.5% vor.
  4. Sofern man statt sehr großer Populationen kleinere betrachtet, streuen die regionalen GPGs deutlich um den landesweiten Durchschnitt. Beispielsweise zeigen die Übersichten in Hirsch (2009) einzelne Regionen mit negativen GPGs.


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Datenbestände zum GPG und deren (fehlende) Repräsentativität

Die Verdienststrukturerhebung (VSE) des Statistischen Bundesamts


Die Verdienststrukturerhebung des Statistisches Bundesamts bzw. der damit erfaßte Datenbestand ist eine sehr umfangreiche Stichprobe der Verdienste in Deutschland. Wichtige Merkmale der VSE sind:
  • Die Daten werden bei öffentlichen und privatwirtschaftlichen Arbeitgebern erhoben. Für die Arbeitgeber besteht laut Verdienststatistikgesetz Auskunftspflicht.
  • Die Stichprobe wird zweistufig gezogen. Auf der 1. Stufe werden maximal 60 000 Betriebe ausgewählt. Auf der 2. Stufe werden innerhalb der Betriebe Beschäftigungsverhältnisse per Zufallsverfahren ausgesucht. Für 2014 wurden 1,0 Million Beschäftigungsverhältnisse erfaßt.
  • In den Wirtschaftsabschnitten "Erziehung und Unterricht" und "Öffentliche Verwaltung, Verteidigung; Sozialversicherung" wurde zum überwiegenden Teil auf eine Befragung verzichtet.
  • Die Verdienststrukturerhebung ist eine Statistik über Beschäftigungsverhältnisse. Selbständige Tätigkeiten werden daher nicht erfaßt.
Finke (2010) beschreibt in Tabelle 2 (S. 7-8) die in die GPG-Berechnung einbezogenen Merkmale der Beschäftigungsverhältnisse. Erfaßt werden viele Merkmale der Arbeitnehmer (Geburtsjahr, Dauer der Unternehmenszugehörigkeit, Ausbildung usw.), der Beschäftigungsverhältnisse (Arbeitsstunden, Leistungsgruppe, Art der Beschäftigung, Urlaubsanspruch usw.) und der Arbeitgeber. Allerdings sind mehrere lohnrelevante Merkmale nicht erfaßt, z.B.

  • die kompletten Lebensläufe von Arbeitnehmern inkl. Arbeitsunterbrechungen,
  • Arbeitszeugnisse, dienstliche Beurteilungen und generell die tatsächlich erbrachte Leistung,
  • Krankheitszeiten,
  • besondere Belastungen bzw. mit der Berufsausübung zusammenhängende Unkosten, z.B. lange Anfahrtswege zu wechselnden Arbeitsorten.
Finke (2010) weist (leider etwas versteckt) in Fußnote 26 explizit auf einige der Defizite in den Daten hin:
So kann beispielsweise auf einige relevante lohndeterminierende Merkmale zur Ermittlung des bereinigten Gender Pay Gap im Rahmen der Analyse der VSE nicht zurückgegriffen werden. Hierzu zählen etwa der Familienstand, die Anzahl der Kinder, der Umfang der tatsächlichen Berufserfahrung und das individuelle Verhalten in Lohnverhandlungen. Die Nicht-Berücksichtigung dieser Merkmale resultiert unter anderem aus der der VSE zugrunde liegenden Erhebungsmethode. ... Während dem Arbeitgeber zahlreiche Merkmale wie etwa das Geschlecht oder auch das Alter des Beschäftigten bekannt sind, liegen beispielsweise vollständige Angaben zu den Erwerbesunterbrechungen - bedingt durch Arbeitsplatzwechsel - in der Regel nicht vor. Andere Merkmale wie etwa das individuelle Verhalten in Lohnverhandlungen lassen sich in quantitativ ausgerichteten Studien nur mit enorm hohem Aufwand messen.
Die besonders wichtige Berufserfahrung kann nach Fußnote 16 nur mit einem Verfahren geschätzt werden, das bei Frauen zu einer Überschätzung der Berufserfahrung führt:
Um die Berufserfahrung als erklärende Variable auch in Untersuchungen berücksichtigen zu können, in denen das Merkmal nicht direkt abgefragt wurde, erfolgt in der Regel eine näherungsweise Ermittlung dieser Größe über das Alter und die Ausbildungsdauer ... . Den Arbeitnehmern wird im Rahmen dieses Vorgehens ein ununterbrochener Erwerbsverlauf unterstellt. Da jedoch vor allem bei Frauen Erwerbsunterbrechungen zu beobachten sind, führt dies insbesondere bei weiblichen Arbeitnehmern zu einer Überschätzung der Berufserfahrung.
Lesenswert sind ferner die Fußnoten 15 und 17 hinsichtlich der notwendigen Vorverarbeitung der Daten, um sie statistisch analysieren zu können, und der Auswahl der Schätzgrößen, was zu einem gewissen Schätzfehler führen kann.

Finke weist zusammenfassend auf Seite V explizit auf die Konsequenzen der fehlenden lohnrelevanten Merkmale hin:

"... Der ermittelte [GPG] wäre geringer ausgefallen, wenn der Berechnung weitere lohnrelevante Eigenschaften - vor allem Angaben zu Erwerbsunterbrechungen - zur Verfügung gestanden hätten."

Gesamtbeurteilung: Der VSE-Datenbestand ist der mit großem Abstand größte und beste Datenbestand im Kontext der GPG-Debatte. Allerdings sind nicht alle lohnrelevanten Merkmale erfaßt, ferner fehlt mit der öffentlichen Verwaltung ein großer Arbeitsmarktsektor, in dem wegen der strengen Tarifbindung im Prinzip kein bereinigtes GPG bestehen kann.



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Fehlerquelle "(potentielle) Berufserfahrung"


Viel Berufserfahrung, und zwar möglichst einschlägige Berufserfahrung, zählt zu den wichtigsten Einflußfaktoren das erzielbare Gehalt. Dummerweise kann die Berufserfahrung eines Arbeitnehmers nur nur auf Basis eines vollständigen Bildungs- und Lebenslaufs gemessen werden, aus dem u.a. Zeiten für Ausbildung, Wehrdienst, Arbeitslosigkeit etc. hervorgehen. Derart genaue Angaben liegen in den Datenbeständen i.d.R. nicht vor. Daher werden stattdessen Ersatzgrößen ("Proxy-Variablen") verwendet, u.a.:
  • das Alter
  • Alter - Ausbildungsjahre - 6. Diese Ersatzgröße wird u.a. in der VSE benutzt, s. S. 7, Tabelle 2, Variable "Berufserfahrung" und Variable "Berufserfahrung quadriert". In späteren Tabellen in Finke (2010) heißt der entsprechende Eintrag "potenzielle Berufserfahrung".
  • (potentielle) Berufserfahrung abzüglich einer Betreuungszeit pro erfaßtem Kind.
Diese und andere Ersatzgrößen führen allerdings i.a. zu einem erheblichen Fehler bei der Berechnung des bereinigten GPGs (s. Gosse (2002), Abschnitt 5.4), weil bei Frauen Erwerbsunterbrechungen wesentlich häufiger vorkommen als bei Männern und weil die potentielle Berufserfahrung die tatsächliche Berufserfahrung deutlich überschätzt (s. Miller (1993)). Im Endeffekt wird ein zu großer Wert für das bereinigte GPG berechnet.

Finke (2010) z.B. kommt wegen der falsch geschätzten Berufserfahrung zum (absurden) Ergebnis, daß die Berufserfahrung praktisch keinen Einfluß auf den Lohn hat. In den Tabellen 18, 20 und 22, die eine detaillierte Zerlegung des Gender Pay Gap für ganz Deutschland, Westdeutschland bzw. Ostdeutschland angeben, werden 0.0, 0.2 bzw. -0.6 Prozentpunkte des unbereinigten GPGs durch die Berufserfahrung "erklärt". Der negative Wert zeigt sogar einen völlig unplausiblen negativen Einfluß auf den Lohn an.

Ebenfalls nicht korrekt dargestellt in der Schätzgröße wird:

  • der Effekt von Teilzeitbeschäftigungen: tendenziell wird bei einer Halbtagsbeschäftigung weniger Erfahrung gesammelt als bei einer Vollzeitbeschäftigung,
  • die Einschlägigkeit der Berufserfahrung, insb. wenn frühere Beschäftigungen aus Sicht der aktuellen Beschäftigung fachfremd und daher wertlos waren.
Beide Fehlerquellen sind tendenziell bei Frauen häufiger als bei Männern (s. Miller (1993)).


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Der WSI-Datenbestand


Dieser Datenbestand wird vom Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Institut der Hans Böckler Stiftung (WSI) erhoben. Über die Seite www.lohnspiegel.de werden regelmäßig Gehaltsumfragen durchgeführt. Über ein ca. 20 Seiten langes Formular kann man anonym Daten eingeben, d.h. es gibt keinerlei Schutz vor Mißbrauch, und es bleibt völlig offen, wie repräsentativ die hier gewonnene Stichprobe ist. Informationen über die Größe und Zusammensetzung des Datenbestands werden bei den Eigendarstellungen und Auswertungstabellen nicht angezeigt.

Laut Diringer (2015) waren in 2015 Insgesamt 18.649 Datensätze (12.525 Männer, 6.124 Frauen) für 20 Berufe erfaßt. Von den Frauen waren allein 1.003 Krankenschwester und 860 Verkäufer, aber nur 54 Chemiker. Die Gehaltstabellen für Chemieberufe weisen für insgesamt 10 Berufsgruppen (z.B. Chemieingenieur/in) unterschiedliche durchschnittliche Bruttomonatseinkommen auf 4 Stellen genau aus, obwohl im Schnitt nur 5 Frauen pro Berufsgruppe vorhanden sein können.

Gesamtbeurteilung: Der WSI-Datenbestand ist sehr unzuverlässig und praktisch unbrauchbar für präzise GPG-Berechnungen. Die Datenerhebung ist manipulationsanfällig und fehleranfällig, Die Teilnehmerzahlen, insb. die der Frauen, sind viel zu klein, um sinnvolle Durchschnitte bilden bzw. multifaktorielle Analysen durchführen zu können. Die berechneten GPGs kann man bestenfalls als schwache Indizien werten, daß ein GPG vorhanden sein könnte. Auf die Unzuverlässigkeit der Angaben wird leider nicht hingewiesen. Oben wurde schon betont, daß die Berichterstattung über das GPG auf lohnspiegel.de hochgradig unseriös ist. Ein deutliches Indiz für die Unzuverlässigkeit der Angaben sind teilweise erhebliche Veränderungen in den GPGs zwischen aufeinanderfolgenden Kalenderjahren (s. Diringer (2015)).



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Der Datenbestand der Hay-Analyse


Die Personal- und Organisationsberatung Korn Ferry in der Hay Group publizierte 2016 eine oft zitierte GPG-Berechnung. Basis war eine Gehaltsdatenbank mit insgesamt 294.000 Gehältern von Männern und Frauen von 353 Firmen in Deutschland (als Teil einer internationalen Analyse mit insg. 8.7 Millionen Fällen). Als Klassifikationsattribute wurden verwendet:
  • das Alter der Mitarbeiter, das in drei Generationen klassifiziert wurde (Baby-Boomers, Generation X, Generation Y)
  • der Arbeitsbereich im Unternehmen bzw. Branche (Finance/Accounting, Sales, Administration, HR)
  • die Unternehmensgröße (4 Klassen)
Die Analyse ergab, daß bei den jüngeren Mitarbeitern (Generation Y) nur minimale GPGs auftreten oder sogar negative, d.h. Frauen verdienen in den Vergleichsgruppen sogar mehr als Männer. Gehaltsunterschiede zwischen den Geschlechtern kommen, wenn überhaupt, eher in kleinen Unternehmen und bei älteren Mitarbeitern vor.

Gesamtbeurteilung: Mit rund 300.000 Arbeitsverhältnissen ist die Stichprobe zwar sehr groß, sie ist deswegen aber nicht notwendig repräsentativ für den gesamten Arbeitsmarkt. Für die 4 o.g. Branchen sind die zugehörigen Anteile wegen der großen Zahl vermutlich repräsentativ, für alle anderen Branchen eher nicht.

Die Menge der betrachteten Attribute ist sehr klein, vor allem im Vergleich zur VSE. Im Vergleich zur VSE ist die Berufserfahrung deutlich vergröbert erfaßt, die Arbeitsplatzbeschreibungen - die für Personalvermittler besonders wichtig sind - hingegen deutlich genauer klassifiziert ("job level", Unternehmen und "Funktion").

Daß diese wenigen Attribute ausreichen, um das GPG auf nahezu 0 zu bereinigen, kann als sehr deutliches Indiz gewertet werden, daß in den hier abgedeckten Branchen bzw. Tätigkeitsbereichen das bereinigte GPG tatsächlich praktisch 0 ist und daß die Arbeitsplatzbeschreibungen bzw. Qualifikationsanforderungen des Arbeitsplatzes, die sich nicht immer in den formalen Qualifikationen oder der in Berufsjahren gemessenen Erfahrung ausdrücken, einen signifikanten Einfluß auf die Dotierung einer Stelle haben.

Quellen



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Der Datenbestand der Glassdoor-Analyse


Glassdoor, Inc, ist ein Analyseinstitut für Arbeitsmarktdaten. In der umfangreichen Analyse Chamberlain (2016) (Kurzfassung: Chamberlain (2016a)) werden bereinigte und unbereinigte GPGs von 5 Ländern (USA, United Kingdom, Australien, Deutschland, Frankreich) berechnet. Die Studie kommt in allen Ländern auf relativ ähnliche Ergebnisse wie die Destatis-Analysen. Die Daten stammen weit überwiegend aus den USA, es sind nur 1603 Fälle aus Deutschland, die Stichprobe kann daher für Deutschland nicht als repräsentativ angesehen werden. Es wird ein unbereinigtes GPG von 22.5% für die Grundgehälter berechnet.

Interessant an dieser Studie ist neben einer speziellen Datenerfassungsmethode, daß zwei verschiedene Bereinigungsmethoden parallel verwendet werden. Wenn die Daten nach Methode der "Comparable Workers" (statistische Zwillinge) bereinigt werden, verbleibt ein Rest von 5.5%. Zur Bereinigung werden neben diversen üblichen Merkmalen auch die Job-Bezeichnungen verwendet. Bei Verwendung der Oaxaca-Blinder-Zerlegung bleiben 11.1%, also fast die Hälfte, "unerklärt", also weitaus mehr als bei den wesentlich umfangreicheren VSE-Daten.

Quellen



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Zusammenfassung: Typische fehlende lohnrelevante Daten


Zunächst kann festgehalten werden, daß es sehr viele lohnrelevante Merkmale von Beschäftigungsverhältnissen gibt. Die VSE erfaßt alleine 15 Merkmale, andere Datenbestände erfassen nur wenige weitere Merkmale. Die VSE hat eine herausragende Bedeutung, da die Stichprobe sehr groß ist, da sie sehr langfristig durchgeführt wurde und da sie internationale Vergleiche ermöglicht - nationale Statistiken in diversen anderen Ländern verwenden die gleichen Merkmale. Daher konzentrieren wir uns hier i.w. auf die in der VSE fehlenden lohnrelevanten Daten und vergleichen sie mit anderen Datenbeständen, die weitere Merkmale erfaßt haben.

Viele Merkmale der VSE, z.B. Berufshauptgruppe, Beschäftigungsumfang oder Unternehmensgröße, erscheinen hinreichend präzise erfaßt. Viele Merkmale haben nur ferner einen geringen statistischen Einfluß auf den Lohn, so daß eine vereinfachte Erfassung, z.B. durch wenige Kategorien von Unternehmensgrößen, vertretbar erscheint. Zwei sehr wichtige Merkmale werden allerdings sehr ungenau erfaßt, und zwar

  1. die qualitativen Qualifikations- und quantitativen Leistungsanforderungen des Arbeitsplatzes
  2. die tatsächliche Qualifikation und die tatsächliche Leistung des Stelleninhabers
Zunächst einmal werden beide Merkmale in der VSE nicht klar getrennt und können nur grob aus folgenden anderen erfaßten Merkmalen erschlossen werden:
  1. Leistungsgruppe; Kategorien: Arbeitnehmer in leitender Stellung, herausgehobene Fachkräfte, Fachangestellte, angelernte Arbeitnehmer, ungelernte Arbeitnehmer, geringfügig Beschäftigte, Auszubildende.
    Dies ist in erster Linie ein Merkmal der Stelle, allerdings werden hierdurch auch Qualifikationsanforderungen grob definiert, und mit hoher Wahrscheinlichkeit werden Stelleninhaber entsprechende formale Qualifikationen aufweisen.
  2. Ausbildung; Kategorien: mit Hochschulabschluss, mit Berufsausbildung, ohne Berufsausbildung.
    Dies ist ein Merkmal des Stelleninhabers. Die Kategorisierung ist sehr grob. Bei den Hochschulabschlüssen wird z.B. kein Unterschied gemacht zwischen Bachelor- und Master-Abschlüssen oder einer Promotion, obwohl die höherwertigen Abschlüsse i.d.R. zu höheren Anfangsgehälter und besseren Aufstiegschancen führen. Die abhängig von Dauer und Schwierigkeitsgrad des Studiums sehr unterschiedlichen Investitionen in die eigene Qualifikation - die eigentlich durch entsprechend höhere Gehälter kompensiert werden sollten - werden nicht erfaßt. Dies gilt auch für Praktika, Zertifikate u.a. (Weiter-) Bildungsmaßnahmen, die nicht zu einer höheren formalen Qualifikation führen.
  3. (potentielle) Berufserfahrung
    Dies ist ein Merkmal des Stelleninhabers, Schätzverfahren und dessen Fehler siehe oben.
Die Merkmale sind sostark vergrößert, so daß es kaum möglich erscheint, für ein einzelnes Beschäftigungsverhältnis auf dieser Basis den angemessenen Lohn halbwegs genau zu schätzen. Auf die beiden Gesamtpopulationen (Männer bzw. Frauen) bezogen stört dies wiederum nicht, solange die Fehler bei beiden gleich verteilt sind. Diese Annahme ist wiederum nicht plausibel, da Frauen und Männer verschiedene Berufe und Branchen bevorzugen und verschiedene Biographien haben. Insb. die Hay-Analyse deutet stark darauf hin, daß eine genauere Erfassung der Arbeitsplatzmerkmale zu einem wesentlich kleinen GPG führen würde.

Die vielzitierte Passage aus Finke2010

Der ermittelte Wert [des GPGs] ist eine Obergrenze. Er wäre geringer ausgefallen, wenn der Berechnung weitere lohnrelevante Eigenschaften - vor allem Angaben zu Erwerbsunterbrechungen - zur Verfügung gestanden hätten.
ist vor diesem Hintergrund eine Untertreibung. Nicht nur die Erwerbsunterbrechungen, sondern viel genereller ist die Qualifikation der Arbeitnehmer nur unzureichend erfaßt, ebenso die nicht erwähnten, aber genauso wichtigen Qualifikations- und Leistungsanforderungen des Arbeitsplatzes.

Korrekter ist vermutlich die Einschätzung des Institut der deutschen Wirtschaft Köln, wonach das GPG eine Größenordnung von nur 2% hat, wenn man alle lohnrelevanten Merkmale der Beschäftigungsverhältnisse kennt und berücksichtigt, und damit in der Größenordnung des statistischen Rauschens und der Schätz- und Rechenfehler der Berechnungsverfahren liegt.



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Falschaussagen über das GPG

Falschaussage "Frauen bekommen für die gleiche Arbeit 23% weniger Lohn als Männer."


Diese Aussage ist eindeutig falsch, und zwar so eklatant, daß sie von Statistikern gerne als Musterbeispiel für eine "Unstatistik" benutzt wird. Es handelt sich hier um eine verfälschte Version einer anderen Aussage in einer Publikation des Statistischen Bundesamts (2010), die sich auf ungleiche Arbeit bezog; Zitat von dort (Seite v):

... Insgesamt liegt der unbereinigte Gender Pay Gap, das heißt der prozentuale Unterschied im durchschnittlichen Bruttostundenverdienst von Männern und Frauen in Deutschland bei rund 23 %. ... Als messbare Hauptursachen des Gender Pay Gap können eine zwischen weiblichen und männlichen Arbeitnehmern divergierende Berufs- bzw. Branchenwahl (vier Prozentpunkte) sowie die ungleich verteilten Arbeitsplatzanforderungen hinsichtlich Führung und Qualifikation (fünf Prozentpunkte) identifiziert werden. .... Schließlich trägt auch der höhere Anteil von Frauen in geringfügigen Beschäftigungen zum Gender Pay Gap bei (zwei Prozentpunkte). ... Der bereinigte Gender Pay Gap liegt in Deutschland bei etwa acht Prozent. Dies bedeutet, dass im Durchschnitt Frauen auch dann weniger als Männer verdienen, wenn sie vergleichbare Arbeit leisten. Der ermittelte Wert ist eine Obergrenze. Er wäre geringer ausgefallen, wenn der Berechnung weitere lohnrelevante Eigenschaften - vor allem Angaben zu Erwerbsunterbrechungen - zur Verfügung gestanden hätten.

Von "gleicher Arbeit" kann keine Rede sein: die in das unbereinigte GPG einfließenden Beschäftigungsverhältnisse betreffen ungleich verteilte Berufe, Branchen und Arbeitsplatzanforderungen. Auch die Webseite des Statistischen Bundesamts zu Gender Pay Gap, https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/Indikatoren/Qua ... ap.html, drückt dies klar und deutlich aus:

Aussagen zum Unterschied in den Verdiensten von weiblichen und männlichen Beschäftigten mit gleichem Beruf, vergleichbarer Tätigkeit und äquivalentem Bildungsabschluss sind damit [mit dem unbereinigten GPG] nicht möglich.



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Falschaussage "Frauen bekommen für die gleiche Arbeit 7 oder 8% weniger Lohn als Männer."


In älteren Publikationen ist meist von 8% die Rede, in neueren von 7%. Diese oft gehörte Falschaussage bezieht sich auf das bereinigte Gender Pay Gap (GPG), Auch hier wird die Aussage des Statistischen Bundesamts grob verfälscht wiedergegeben: dort steht, daß "... Frauen ... weniger als Männer verdienen, wenn sie vergleichbare Arbeit leisten". Auf den Begriff "vergleichbar" kommen wir gleich noch zurück. Dort steht nicht, daß "... Frauen ... exakt 8 % weniger als Männer verdienen, wenn sie vergleichbare Arbeit leisten".

Wieviel genau weniger, weiß das Statistische Bundesamt nicht, es hat auch nicht behauptet, es genau zu wissen, sondern völlig korrekt extra betont, daß nicht alle lohnrelevanten Eigenschaften der Beschäftigungsverhältnisse bekannt waren und insofern das tatsächliche GPG wahrscheinlich irgendwo zwischen 0 und 8% liegt. Wenn man etwas genauer hinsieht, stellt man fest, daß sogar ziemlich viele lohnrelevante Daten fehlen und von daher das tatsächliche bereinigte GPG wesentlich kleiner sein muß als die 8%. Auch der Begriff "vergleichbar" ist vor diesem Hintergrund zu sehen: vergleichbar sind Personen schon dann, wenn die leider unvollständigen Daten des Bundesamts über ihre Qualifikation bzw. den Arbeitsplatz identisch oder sehr ähnlich sind.

Der eigentliche Fehler in der obigen Falschaussage liegt also im Begriff "gleiche Arbeit": damit wird suggeriert, die Daten des Statistischen Bundesamts würden alle lohnrelevanten Eigenschaften enthalten, was nicht stimmt.

Tatsächlich haben zwei andere Analysen, bei denen detailliertere Daten verfügbar waren, so kleine Gender Pay Gaps gefunden, daß diese nicht mehr als statistisch relevant angesehen werden können:

Diverse weitere Untersuchungen zeigen im übrigen, daß die statistische Lohndifferenz stark von weiteren Faktoren abhängt, speziell vom Lebensalter: sie ist sehr klein in den ersten Berufsjahren, groß in den letzten 10 Berufsjahren.
Insofern ist die immer wieder anzutreffende pauschale Aussage, alle Frauen würden gleichmäßig 7, 8 oder 23% weniger Lohn als Männer erhalten, falsch bzw. eine bewußte Irreführung der Öffentlichkeit (von Aussagenden, denen die Wahrheit eigentlich bekannt sein müßte).

Quellen

  • Thomas K. Bauer, Walter Krämer: Lohnunterschiede zwischen Frauen und Männern? - Unstatistik vom 03.04.2012. RWI Essen, 03.04.2014. http://www.rwi-essen.de/unstatistik/5/
    "Dieses durchschnittliche Lohndifferential enthält ... keinerlei Information darüber, ob bei der Entlohnung Frauen und Männer wirklich ungleich behandelt werden ..[da].. mit dem durchschnittlichen Lohndifferential "Äpfel mit Birnen" verglichen werden.
  • Hans-Ulrich Brautzsch, Katja Drechsel, Birgit Schultz: Unbezahlte Überstunden in Deutschland. IWH, Wirtschaft im Wandel, Jg. 18 (10), 2012, S. 308-315, 2012. http://www.iwh-halle.de/d/publik/wiwa/10-12-4.pdf
    S.5: " Männliche Arbeitnehmer leisten im Durchschnitt mehr Überstunden als Frauen (vgl. Tabelle 2). Dies dürfte unter anderem daran liegen, dass bei Frauen der Anteil der Teilzeitbeschäftigten höher ist als bei Männern. Bei den Männern war auch der Anteil der nicht kompensierten Überstunden deutlich höher als bei Frauen."
  • (Statistisches Bundesamt): Frauen verdienten 2010 in Führungspositionen 30 % weniger als Männer. 04.10.2012. https://www.destatis.de/DE/PresseService/Presse/Pressem ... 21.html
    zeigt u.a. die starke Abhängigkeit der Verdienstunterschiede von den Berufsgruppen und Altersklassen
  • (Statistisches Bundesamt): Frauenverdienste - Männerverdienste: Wie groß ist der Abstand wirklich?. 19.03.2013. https://www.destatis.de/DE/Publikationen/STATmagazin/Ve ... 83.cae2
    Geht ausfühlich darauf ein, daß Männer und Frauen unterschiedliche Berufe wählen und die Merkmale dieser Berufe Hauptursache für die Gehaltsunterschiede sind.
  • Alexander Durin: Lohndiskriminierung von Frauen. Telepolis, heise.de, 21.03.2013. http://www.heise.de/tp/artikel/38/38799/1.html
    gut lesbare Zusammenfassung mehrerer Studien
  • Claudia Finke: Verdienstunterschiede zwischen Männern und Frauen 2006. Statistisches Bundesamt, 10.2010. https://www.destatis.de/DE/Publikationen/Thematisch/Ver ... ionFile

USA

Intensiv mit ähnlichen Falschaussagen über Gehaltslücken wird auch in den USA gearbeitet, z.B. in der 2013 State of the Union Ansprache von President Obama. Dafür bekam er von Fact-Checker Glenn Kessler 2 Pinocchios verliehen, die Falschaussagen waren so offensichtlich, daß man inzwischen eine "misleading rhetoric on gender pay gap" einräumt. Tatsächlich existiert in den USA ein seit ca. 2005 vielfach diskutiertes reverse gender gap: jüngere Frauen verdienen in vielen Regionen der USA deutlich mehr als Männer, vor allem in den Großstädten. Da wir uns hier auf Deutschland beschränken, verzichten wir auf eine detaillierte Darstellung.


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Falschaussage: "Das Gender Pay Gap wird durch Diskriminierung von Frauen verursacht."


Hier handelt es sich um den häufigen (s. z.B. die die Desinformationskampagne der ZEIT) logischen Fehlschluß, von einer Korrelation zwischen Geschlecht und Lohn auf eine Kausalität zu schließen. Der Fehlschluß führt dann zu einer falschen Tatsachenbehauptung, Frauen würden bei der Bezahlung diskriminiert.

Dieser Fehlschluß kommt oft in Verbindung mit dem unrichtig dargestellten Gender Pay Gap (GPG) vor, ist von der konkreten Art und Größe des GPG aber unabhängig.

Der prinzipielle Denkfehler

Der Denkfehler, einen Nachteil als Beweis für eine Diskriminierung anzusehen, tritt in diversen feministischen Argumentationen auf. Ein positives GPG ist ein statistischer Nachteil für Frauen, ein positives GPG ein statistischer Vorteil. Eine Diskriminierung unterstellt begrifflich, daß eine gesellschaftliche Gruppe oder Wirkstruktur einen Nachteil für eine andere Gruppe erzeugt und deswegen dafür verantwortlich ist.

Nachteile (und Vorteile) können aber viele Ursachen haben. Eine alternative Theorie besagt, daß Frauen weniger Wert auf Karriere legen und mehr Wert auf ein Privat- bzw. Familienleben, also in statisch relevantem Ausmaß andere Präferenzen haben. Noch eine (unhöfliche) Theorie besagt, daß Frauen keine Lust haben sich abzurackern und es auch nicht brauchen, weil die Männer dies tun und ihnen das Geld in der Ehe oder durch Sozialtransfers auch ohne eigene Leistung zufließt. Keine dieser Theorien, insb. die diffuse Diskriminierungsannahme, wird durch das GPG auch nur entfernt bewiesen. Soziale Theorien kann man nur direkt beweisen.

Gegenbeispiele

Die Unsinnigkeit dieser Schlußfolgerung erkennt man am einfachsten anhand einiger anderer Beispiele, in denen Lohndifferenzen zwischen Bevölkerungsgruppen auftreten, die durch erfaßte statistische Merkmale nicht erklärbar sind:
  • Wenn positive GPGs eine Diskriminierung von Frauen beweisen, dann müßten negative GPGs eine Diskriminierung von Männern beweisen - ein politisch im Staatsfeminismus unvorstellbarer Gedanke.
  • Das bereinigte GPG ist bei Selbständigen noch viel höher als bei Angestellten. Als "Schuldige" des üblicherweise berichteten GPGs werden stets die Arbeitgeber angesehen. Erwähnt werden muß in diesem Zusammenhang, daß in die vielfach zitierte Destatis-Erhebung nur abhängig Beschäftigte einbezogen sind, nicht hingegen Selbstständige:
    "In der VSE 2006 werden alle im Produzierenden Gewerbe und Dienstleistungsbereich .... beschäftigten Arbeitnehmer abgedeckt. Neben den Vollzeit- und Teilzeitbeschäftigten beinhaltet die Erhebung auch Angaben zu geringfügig Beschäftigten, Arbeitnehmern in Altersteilzeit sowie Auszubildenden. Selbstständige werden nicht in die Erhebung einbezogen."
    Für Selbstständige wurde eine separate Analyse durchgeführt:

    Daniel S.J. Lechmann, Claus Schnabel: What explains the gender earnings gap in self-employment?. Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), Erlangen, 2013. http://doku.iab.de/externe/2012/k120402r07.pdf

    Das unbereinigte Gap beträgt hier 44 %, davon sind nur 22 % auf die bekannten Einflußfaktoren zurückführbar. Es verbleibt eine Differenz von ca. 20 %, die nicht auf die bekannten Einflußfaktoren zurückführbar ist. Die Ursachen für diesen sehr hohen Rest von ca. 20 % konnten bislang noch nicht erklärt werden. Es ist aber offensichtlich ausgeschlossen, daß die üblichen Verdächtigen, die Arbeitgeber, die "Schuldigen" sein können.

  • Asiaten diskiminieren Schwarze und Weiße in den USA!?

    In den USA werden die Durchschnittsverdienste zusätzlich nach ethnischen Gruppen unterschieden, s. Median weekly earnings of full-time wage and salary workers, by sex, race, and ethnicity, 2009. Demnach liegen die Verdienste von Weißen nahe dem Durchschnitt der Gesamtbevölkerung, die von Asiaten deutlich darüber und die von Schwarzen und Hispanics / Latinos deutlich darunter. Asiaten verdienen insg. rund 50% mehr als Schwarze. Die Schlußfolgerung, daß die Asiaten die Schwarzen und Latinos diskriminieren oder daß Arbeitgeber für die gleiche Arbeitsleistung Asiaten rund 50% mehr als Schwarzen bezahlen, ist aber offensichtlich absurd.

Die vorstehenden Beispiele zeigen deutlich, daß Gehaltsdifferenzen kein Beweis für Diskriminierungen sind, Die Erkenntnis "Gehaltsdifferenzen beweisen nicht das Vorhandensein von Diskriminierungen" bedeutet natürlich umgekehrt nicht, daß damit die Abwesenheit von Diskriminierungen bewiesen wäre. Diskriminierungen können durchaus vorhanden sein, sogar von Männern, aber weder das Vorzeichen noch die Höhe der Diskriminierungen kann alleine aus statistischen Gehaltsdifferenzen abgeleitet werden.

Beispiel: die Desinformationskampagne der ZEIT

Ein besonders krasses Beispiel für die Verbreitung der Falschaussage von der Diskriminierung ist die Desinformationskampagne, die die ZEIT seit Jahren betreibt. Die ZEIT blendet seit langem bei fast allen Artikeln zum GPG als scheinbar sachliche Information eine Informationsbox ein, z.B. in einem Artikel von Frauenministerin Schwesig vom 14.07.2016 (und in weiteren Artikeln vom 05.03.2012, 20.03.2012, 23.03.2012, 16.04.2012, 14.06.2012, 04.09.2012, 24.10.2012, 08.11.2012, 08.11.2012, 14.01.2013, 21.03.2013, 18.03.2014, 21.03.2014, 02.03.2015, 10.03.2015, 20.03.2015, 20.03.2015, 13.08.2015, 16.03.2016, 23.03.2016, 06.05.2016, 14.06.2016, 26.06.2016, 07.10.2016, 20.10.2016). Diese "Sachinformation" behauptet:
... trotzdem beträgt der [bereinigte] Gehaltsunterschied nach Angaben des Statistischen Bundesamts in Deutschland fast acht Prozent. Es ist davon auszugehen, dass dieser Unterschied aufgrund von bewusster oder unbewusster Diskriminierung zustande kommt.
Nein, davon ist nicht auszugehen, das bereinigte GPG ist nicht Folge von Diskriminierungen, sondern vor allem Folge von fehlenden Daten! Die Aussage der Zeit widerspricht außerdem direkt der Aussage des Statistischen Bundesamts, daß ein tatsächlich bereinigtes GPG kleiner als 8% ist. Ferner existiert ein bunter Strauß an soziologischen Theorien über die Ursachen des GPG, die man durchweg nicht als Diskriminierungen interpretieren kann.


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Falschaussage "Die Gehaltslücke schließt sich, wenn mehr Frauen typische 'Männerberufe' übernehmen."


Die obige Falschaussage findet man z.B. auf Spiegel Online, 18.03.2016. Einfacher formulierte Varianten dieser Falschaussage sind: "'Frauenberufe' werden schlechter bezahlt als 'Männerberufe'" oder - mit psychologisierendem Unterton "'Frauenberufe' werden weniger wertgeschätzt als 'Männerberufe'", wobei die Wertschätzung nur im Stundenlohn gemessen wird. Diese i.w. äquivalenten Falschaussagen sind aber auch Grundlage unzähliger Maßnahmen, mit denen Frauen überredet werden sollen, "Männerberufe" zu ergreifen.

Ein Männerberuf ist laut Duden ein "Beruf, der besonders für Männer geeignet ist bzw. vorwiegend von Männern ausgeübt wird". Lassen wir hier die Berufe im Handwerk und Bauwesen beiseite, bei denen Körperkraft wichtig ist und für die Frauen sehr selten geeignet sind, auch wenn diese Gruppe relativ groß ist. Es verbleibt das Kriterium, daß der Beruf vorwiegend von Männern ausgeübt wird. Beispiel: Ingenieur.

Die in Titel zitierte Falschaussage ist genaugenommen eine Prognose: "Wenn mehr Frauen typische 'Männerberufe' übernehmen werden, wird sich die Gehaltslücke schließen." Prognosen sind immer dann problematisch, wenn sie die Zukunft betreffen. So auch hier.

Wenn man nun typische 'Männerberufe' und typische 'Frauenberufe' vergleicht, dann zeigen sich typischerweise erhebliche Unterschiede in der Dauer der Ausbildung, also der Investition in ein Studium bzw. die persönliche Qualifikation. Die oft beneideten Ingenieure hatten seinerzeit ein Studium mit einer Regelstudienzeit von 10 Semestern (+ Praktika), das ziemlich hart war und tatsächlich i.d.R. 12 - 14 Semester dauerte. Im Vergleich dazu viele 'Frauenberufe' Ausbildungsberufe, bei denen man 4 - 6 Jahre früher fertig ist und beginnt, Geld zu verdienen.

An dieser Stelle muß wieder auf die Liste der lohnrelevanten Einflußfaktoren für die vergleichsweise gut verdienenden Ingenieure verwiesen werden. Ein Blick auf die Einflußfaktoren zeigt sofort, daß ein Ingenieurabschluß alleine keineswegs ein ein überdurchschnittliches Einkommen garantiert, sondern lange Betriebserfahrung, die richtige Branche, die Betriebsgröße u.a. Faktoren hinzukommen.

Die Behauptung "Die Gehaltslücke schließt sich, wenn mehr Frauen typische 'Männerberufe' übernehmen." suggeriert, die einzig relevante Ursache für die relativ hohen Gehälter in diesen Berufen seien der Beruf als solcher im Sinne einer Tätigkeit. Diese monokausale Begründung der hohen Gehälter ist nicht haltbar: Hauptursache sind die höheren Bildungsinvestitionen, die Wahl profitabler Branchen und weitere o.g. Faktoren.

Die Prognose von der Verringerung der Gehaltslücke kann sich allenfalls im negativen Sinn bewahrheiten: Wenn nicht genausoviele Männer aus diesen Berufen ausscheiden, wie Frauen zusätzlich hinzukommen, kommt es zu einem Überangebot an Arbeitskräften. Wenn z.B. bei einem bisherigen Frauenanteil von 20% die Zahl der Frauen vervierfacht wird und die Zahl der Männer konstant gehalten wird, würden danach jeweils 80 Frauen 80 Männern gegenüberstehen, die Frauenquote würde 50% betragen und das Gesamtangebot an Arbeitskräften würde 160% des vorherigen Angebots betragen. Es ist aber stark zu bezweifeln, daß sich das Angebot an - gut bezahlten - Arbeitsplätzen im gleichen Maße erhöht. Es kommt zu einem Preisverfall der Arbeit, ein Phänomen, das unter dem Schlagwort Überakademisierung in großem Umfang zu beobachten ist und das zu berechtigten Zweifeln führt, ob sich ein Studium immer lohnt.



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Falschaussage "In der DDR gab es kein GPG."


Nach dem 2. Weltkrieg wurde sowohl in der BRD als auch der DDR die Gleichberechtigung (also rechtliche Gleichstellung) von Männern und Frauen im Grundgesetz verankert. In der DDR wurde darüber hinaus die soziale Gleichstellung von Männern und Frauen planwirtschaftlich erzwungen. Männer und Frauen hatten nicht nur das Recht, sondern auch die Pflicht, zu arbeiten. Details s. Berufstätigkeit von Frauen in der Wikipedia. Unterstützt wurde die Berufstätigkeit von Frauen durch Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie, namentlich die staatlich überwachte Kindererziehung. Daß gleiche Arbeit von Männern und Frauen gleich bezahlt wurde, verstand sich von selbst, weder in der BRD noch in der DDR gab es geschlechtsanhängige Tarife.

Nach den gängigen feministischen Theorien waren damit alle Bedingungen erfüllt, um das GPG auf statistisches Rauschen zu reduzieren. Nach Stephan (1990) betrug 1988 das unbereinigte GPG in der DDR immerhin 16%. Eine Hauptursache war, daß Frauen häufig die weniger qualifizierten und schlechter bezahlten Arbeiten ausführten. Daneben spielte eine Rolle, daß körperlich schwere belastende Arbeiten besser bezahlt, aber nur von Männern ausgeübt wurden, ferner Nachtzuschläge überwiegend von Männern eingenommen wurden.

Das Beispiel DDR ist einer deutlichsten Beweise, daß man von einem GPG nicht auf ungerechte Entlohnungen oder Diskriminierungen schließen kann, dies ist ein Fehlschluß.

Literatur

  1. Helga Stephan, Eberhard Wiedemann: Lohnstruktur und Lohndifferenzierung in der DDR - Ergebnisse der Lohndatenerfassung vom September 1988. Mitteilungen aus der Arbeitsmarkt- und Berufsforschung 23. Jg./1990, Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, 2013. http://doku.iab.de/mittab/1990/1990_4_mittab_stephan_wiedemann.pdf


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Falschaussage "Ein Teil des (bereinigten) GPGs wird durch unterschiedliche Zugangschancen auf bestimmte Tätigkeitsfelder oder Leistungsgruppen verursacht."


Diese teilweise versteckte Behauptung findet sich u.a. in einer DESTATIS-Publikation, die vielfach zitiert wird. Der volle Wortlaut ist:
Der unbereinigte Gender Pay Gap betrachtet den geschlechtsspezifischen Verdienstunterschied in allgemeiner Form. Auf diese Weise wird auch der Teil des Lohnabstands erfasst, der durch unterschiedliche Zugangschancen beider Geschlechtergruppen auf bestimmte Tätigkeitsfelder oder Leistungsgruppen verursacht wird. Beim statistisch bereinigten Gender Pay Gap hingegen werden diese strukturellen Unterschiede herausgerechnet.
Diese Argumentationen arbeitet ausgesprochen hinterhältig mit Begriffsverschiebungen und impliziten unbewiesenen Behauptungen.

Die Doppeldeutigkeit des Begriffs "Chance"

Implizit wird behauptet, es gäbe eine nicht näher spezifizierte soziale Wirkstruktur namens "Zugangschance". Der Begriff "Chance" wird zwei diametral verschiedenen Bedeutungen benutzt:
  1. als rein statistischer Wert, also die Wahrscheinlichkeit, bestimmte Dinge zu tun. Die Chance, daß ein Mann Grundschullehrer wird, ist wesentlich kleiner als bei einer Frau.
  2. Mit "Chance" meint man vor allem im Kontext von Chancengleichheit soziale Wirkmechanismen, die die beobachteten Verteilungen auf Berufsgruppen, Fächer o.ä. bewirken. Sie werden aber fast nie genauer angegeben, sondern nur unheilschwanger angedeutet. Beispielsweise ist die Chance eines Manns, Gleichstellungsbeauftragter zu werden, sehr gering, denn fast alle einschlägigen Gesetze reservieren diesen Arbeitsmarkt für biologische Frauen. Diese Gesetze stellen einen benennbaren Wirkmechanismus dar, sind also eine soziale Struktur, die Männer strukturell diskriminiert. Der Anteil der Männer an den Grundschullehrern und Sekretären ist ebenfalls sehr gering, aber nicht durch ein Gesetz oder eine andere soziale Struktur verursacht, sondern durch höhere Präferenzen für andere Berufe.
Die Frage ist nun, welche Bedeutung der Begriff "Chance" in der obigen Argumentation "das GPG wird teilweise ... durch unterschiedliche Zugangschancen beider Geschlechtergruppen ... verursacht" hat.
  • unterschiedliche Wahrscheinlichkeiten:
    Unterschiedliche "Chancen" im Sinne unterschiedlicher Wahrscheinlichkeiten sind offensichtlich vorhanden. Die unterschiedlichen Wahrscheinlichkeiten ergeben sich aus den gleichen Daten, aus denen das GPG berechnet wird, sie sind eine sehr vereinfachte statistische Analyse der Daten. Diese Wahrscheinlichkeiten als Ursache des GPGs hinzustellen, ist sinnlos, weil beide auf den gleichen Daten basieren. Die Argumentation wird bei dieser Begriffsvariante von "Chance" zu einer nichtssagenden Tautologie.
  • diskriminierende soziale Wirkmechanismen:
    Die ebenfalls mitgemeinte Bedeutung von "unterschiedlichen Zugangschancen" im Sinne diskriminierender sozialer Wirkmechanismen (wie z.B. Zugangsbeschränkungen zu Stellen von Gleichstellungsbeauftragten) ist hier frei erfunden. Es werden keinerlei Belege benannt bzw. konkrete Wirkmechanismen angedeutet (vgl. soziologische Erklärungsmodelle für das GPG). Die reine Statistik ist aber kein Beweis für eine soziale Wirkstruktur.
M.a.W. wird hier die Doppeldeutigkeit des Begriffs "Chance" sehr geschickt eingesetzt: die erste Definition suggeriert durch ihre mathematische Grundlage Glaubwürdigkeit, ist aber eine Luftnummer. Die zweite Definition bleibt bei vagen Andeutungen und dient als trojanisches Pferd, um nebenbei die Existenz potentiell diskriminierender Praktiken zu "beweisen".

Der Effekt der suggerierten Wirkmechanismen ist nicht quantifizierbar

Geschickterweise wird auch das Ausmaß, also der statistische Anteil, den diese unterschwellig postulierten Wirkmechanismen verursachen sollen, offengelassen. Deswegen ist die Aussage "[es] wird auch der Teil des Lohnabstands erfasst, der durch unterschiedliche Zugangschancen ... verursacht wird" sogar überraschenderweise formal korrekt: es wird ja nicht ausgeschlossen, daß dieser Anteil Null ist, die leere Menge ist aber automatisch in jeder anderen Menge enthalten. Natürlich macht die Aussage keinen Sinn, wenn die unterschwellig postulierten Wirkmechanismen gar keinen Effekt haben.

Implizit wird hier also die unbewiesene Hypothese aufgestellt, es gäbe relevante diskriminierende Wirkmechanismen und sie hätten einen Effekt, der über dem statistischen Rauschen und der Rechenungenauigkeit der Schätzverfahren liegt. Statistiken können aber die Existenz sozialer Wirkmechanismen prinzipiell nicht beweisen. Einen argumentativen Salto rückwärts macht nun der letzte Satz

Beim statistisch bereinigten Gender Pay Gap hingegen werden diese strukturellen Unterschiede herausgerechnet.
Hier wird ad hoc der neue unklare Begriff "strukturelle Unterschiede" eingeführt, mit dem unterschiedliche "Zugangschancen" gemeint sein dürften. Aus den Daten herausrechnen kann man aber nur Einflußfaktoren, zu denen entsprechende Daten vorliegen. Deswegen kann man die Wirkung dieser hypothetisierten, unbekannten diskriminierende Wirkmechanismen nicht quantifizieren und nicht herausrechnen.

Dies ist der eigentlich relevante, wenngleich gut versteckte Desinformation in dieser Argumentation, und in diesem Sinne wird sie auch regelmäßig in feministischen Medien interpretiert: Es wird suggeriert, das bereinigte GPG sei durch diskriminierende soziale Wirkmechanismen verursacht (während es in Wirklichkeit Folge fehlender Daten ist).



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Soziologische Erklärungsmodelle für das GPG

Übersicht


Das relativ große unbereinigte GPG wird hauptsächlich dadurch "erklärt", daß Frauen sehr häufig schlechter bezahlte soziale Berufe anstreben, nach einer Geburt relativ lange beruflich aussetzen, häufiger in Teilzeit arbeiten und generell weniger karriereorientiert sind. Von einem liberalen Standpunkt aus sind dies informierte, freie Entscheidungen erwachsener Menschen, die resultierenden rund 20% niedrigeren Brutto-Stundenlöhne (die sich aufgrund von Sozialabgaben und Steuerprogression auf netto 5 - 10 \% reduzieren) wurden zugunsten anderer Vorteile inkauf genommen und stellen kein Unrecht dar.

Ein radikal egalitärer Standpunkt, der typisch für feministische Argumentationen ist. wird das Konzept freier Entscheidungen und Selbstverantwortung ablehnen und "die Gesellschaft" für die Folgen ungünstiger Entscheidungen haftbar machen bzw. in der Pflicht sehen, Frauen zu "besseren" (also ideologisch erwünschten) Entscheidungen zu drängen. Von daher stellt sich die Frage, wie es zu den ungünstigen Arbeitsverhältnissen kommt und was man ggf. dagegen unternehmen könnte.

Das GPG bezieht sich auf Arbeitsverhältnisse, also auf Verträge, die Arbeitnehmer und Arbeitgeber abschließen. Die beiden Entscheidung der Vertragspartner, den Vertrag abzuschließen, haben eine unterschiedliche Vorgeschichte:

  • Seitens des Arbeitgebers hat die Vorgeschichte dazu geführt, einen Arbeitsplatz mit einem bestimmten Anforderungsprofil auszuschreiben - in der Erwartung, realistischerweise Interessenten auf dem Arbeitsmarkt finden zu können und mit dem dann eingestellten Bewerber einen ausreichenden Gegenwert für den gezahlten Arbeitslohn zu erreichen.
  • Seitens des Arbeitnehmers beginnt die Vorgeschichte i.d.R. schon im Alter von ca. 12 - 15 Jahren, wenn erste Entscheidungen hinsichtlich Wahlfächern in einer allgemeinbildenden Schule getroffen werden. Spätere zentrale Entscheidungen betreffen die berufliche Bildung, also die Wahl des Bildungsgangs, des Lehrberufs, des Studienfachs, weiterer fachlicher Spezialisierungen und dem Erwerb zusätzlicher Kompetenzen. Neben der letztlich erworbenen persönlichen Qualifikation spielen sehr viele weitere Kriterien bei der Auswahl bzw. Priorisierung möglicher Berufe und Arbeitsplätze eine Rolle. Mehr zum Thema Berufswahlentscheidungen hier.
Es gibt eine Vielzahl von Hypothesen, die aus feministischer Sicht ungünstigen bzw. unerwünschten Arbeitsverhältnisse zu erklären. Einige besonders gängige haben die Qualität von Verschwörungstheorien (das Patriarchat läßt grüßen). Wissenschaftlich gut fundiert sind Theorien, wonach Männer und Frauen geschlechtsspezifische Präferenzen in der Lebensplanung aufweisen.

Bildungs- und Berufsbildungsforschung

Es gibt unüberschaubar viele Möglichkeiten, wie diese Entscheidungsprozesse in Bildungsbiographien und die darin benutzten Argumente und Kriterien aussehen können, und sehr viele Gelegenheiten, "von außen" Einfluß auf die Entscheidungen zu nehmen. Speziell Arbeitgeber sind daran interessiert, möglichst qualifizierte, also talentierte und gut ausgebildete Bewerber beliebigen Geschlechts für ihre Arbeitsplätze zu bekommen. Dort, wo dieses Angebot knapp ist, speziell bei den MINT-Berufen, existieren seit Jahrzehnten vielfältige Bemühungen, Talente zu fördern und den talentierten Nachwuchs in die "richtigen" Berufe zu kanalisieren.

Das Verstehen dieser Allgemeinbildungs- und Berufsbildungsprozesse ist Thema der Bildungsforschung bzw. Bildungstheorie und der Berufsbildungsforschung, die man als Teilgebiete der Bildungssoziologie einordnen kann. Es gibt eine große Zahl von Forschungseinrichtungen und Forschern zu diesen Themen und entsprechende Mengen an Materialien und Publikationen.

Festhalten kann man also, daß enorme Aufwände an Arbeitszeit und große Summen an Fördergeldern in diese Forschungen gesteckt wurden, nicht zuletzt von den Arbeitgebern. Dennoch sind die Klagen der Arbeitgeber über Personalknappheit in den MINT-Berufen heute die gleichen wie vor 20 oder 30 Jahren. Man kann daraus schließen, daß es keine simplen Rezepte und Methoden gibt, wie man die statistischen Bildungsverläufe und die Berufswahlentscheidungen in der Bevölkerung im gewünschten Sinn beeinflussen kann, speziell auch nicht für Mädchen und Frauen.

Vor diesem Hintergrund sind gängige, extrem simplifizierende Erklärungsmodelle für die beobachtbaren statistischen Berufswahlen ("Stereotype hindern die Frauen am Zugang zu MINT-Berufen!!") völlig unqualifiziert. Im Gegenteil deutet viel darauf hin, daß Frauen in den MINT-Fächern bevorzugt werden (s. Breda (2016)).

Genauso unqualifiziert und zum Scheitern verurteilt sind die auf diesen Falschannahmen basierenden Einzelmaßnahmen und Interventionen ("Aufbrechen von Stereotypen durch Girls' Days").



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Verschwörungstheorien als Erklärungsmodelle


Einige gängigen Erklärungsmodelle für das GPG sind extrem unterkomplex und beziehen sich nur auf isolierte Teile der arbeitgeber- oder arbeitnehmerseitigen Entscheidungsprozesse.
  • Willkür der Arbeitgeber.

    Nach dieser Hypothese entscheiden die Arbeitgeber willkürlich bzw. infolge von Frauenhaß, also ohne sachliche Gründe, Frauen wegen des Geschlechts schlechter zu bezahlen. Sofern einzelne Arbeitgeber die Frauen besser bezahlen würden, würden die Frauen zu diesen Arbeitgebern gehen und die Willkür wäre nicht durchsetzbar; daher müssen sich alle Arbeitgeber verschworen haben, einheitlich Frauen schlechter zu bezahlen.

    Derartige Theorien behaupten häufig, dies passiere nicht bewußt, sondern aufgrund von Stereotypen unbewußt. Für die massenhafte Ferndoagnose der Psyche von Arbeitgebern fehlen allerdings Beweise.

    Die Willkür-Theorie ist absurd, sie blendet die entsprechenen gesetzlichen Verbote und die umfangreichen Kontrolle, die solche Diskriminierungen verhindern sollen, aus oder erklären sie pauschal ohne Evidenz für wirkungslos. Die Mehrzahl der Beschäftigungsverhältnisse, die den üblichen Berechnungen des GPGs zugrundeliegen, ist außerdem tarifgebunden. Dort ist eine solche Willkür gar nicht möglich (allenfalls bei übertariflichen Extrazahlungen). Strukturen wie Frauenbeauftragte und Frauenförderprogramme wirken sich sogar ganz im Gegenteil zugunsten von Frauen aus. Bei den restlichen, nicht tarifgebundenen Beschäftigungsverhältnisse ist die unterstellte flächendeckende, signifikante Diskriminierung von Frauen eine unbewiesene Unterstellung, die mehr über das Feindbild der Theorieersteller aussagt als über die Realitäten.

  • Frauenberufe werden "geringer geschätzt".

    Gemäß dieser Hypothese bewirkt alleine ein hohe Frauenquote in einem Arbeitsmarktsektor, daß dort unterdurchschnittliche Löhne gezahlt werden bzw. niedrigere Löhne im Vergleich dazu, wenn dort mehrheitlich Männer beschäftigt wären.

    Diese Hypothese ist nicht falsifizierbar und hochgradig spekulativ, denn den zum Vergleich herangezogenen Zustand, daß dort mehrheitlich Männer beschäftigt sind, kann man nicht herstellen.

    Diese These ist auch Hintergrund von Forderungen, Frauenberufe "aufzuwerten" oder von Prognosen, die Gehaltslücke würde sich schließen, wenn mehr Frauen typische 'Männerberufe' übernähmen. Derartige Prognosen sind völlig absurd, mehr dazu hier.

    Diese Theorie scheint vor allem ab ein verbreitetes, politisch gefördertes Gefühl von Frauen zu appellieren, sich aus beliebigen Gründen diskriminiert zu fühlen.

  • Stereotype bzw. Rollenerwartungen demotivieren Mädchen bzw. Frauen, typische Männerberufe zu ergreifen.

    Die hier unterstellte normative (präskriptive) Wirkung von Stereotypen kann im Einzelfall beobachtbar sein, ist aber als statistisch relevanter Wirkmechanismus nicht wissenschaftlich bewiesen. Gäbe es diesen Wirkmechanismus, würde sich auch die Frage stellen, wieso die seit Jahrzehnten laufenden Aufklärungs- und Imagekampagnen, Girls' Days usw. das Berufswahlverhalten kaum geändert haben.

    Implizit wird hierbei unterstellt, Mädchen bzw. Frauen seien zu dumm, die richtigen Berufe zu ergreifen. Diese Unterstellung ist so sexistisch und politisch so inkorrekt, daß alleine der Gedanke kaum noch denkbar ist. Allerdings ist diese These die zentrale gedankliche Basis für die gigantische Maschinerie, die seit Jahrzehnten Frauen fördern und zu "besseren" Berufswahlentscheidungen überreden will. Wären die Frauen schlauer, würden sie die Vorteile von "Männerberufen" korrekt erkennen und sich für diese entscheiden. Hierbei wird ein extrem simplizistisches Modell unterstellt, wie Berufswahlentscheidungen getroffen werden.



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Geschlechtsspezifische Präferenzen


Hypergamie

Zu den markantesten verhaltensrelevanten biologischen Unterschieden zwischen Männern und Frauen gehört die wesentlich stärkere Libido von Männern und die daraus folgende Asymmetrie von Angebot und Nachfrage im Beziehungsmarkt. Diese Asymmetrie ist die Haupterklärung für die weibliche Hypergamie (also der Anspruch von Frauen, daß ihr männlicher Partner hinsichtlich Bildung, Einkommen usw. mindestens den gleichen oder eher einen besseren sozialen Status hat), die auch nach neuen Umfragen extrem verbreitet ist. Das Lebensmodell eines ausschließlichen oder überwiegenden Hausmanns, der analog zu einer Hausfrau die Kinder versorgt und den Haushalt führt, während die Frau vor allem außer Haus bleibt und Geld verdient, ist für die meisten Frauen undenkbar. Die meisten Frauen bleiben eher partnerlos als ihre Hypergamie aufzugeben.

Für einen jungen Mann, der irgendwann eine Familie gründen möchte, folgt hieraus. daß er alle Energie in möglichst großen beruflichen und bildungsmäßigen Erfolg investieren muß, das Lebensmodell des Geldverdieners ist auch heute für Männer nahezu alternativlos. Im Gegensatz dazu können Frauen unter drei sozial anerkannten, grundsätzlichen Lebensmodellen wählen: Mutter und Hausfrau (und ggf. Zuverdienerin), Geliebte und Karrierefrau (also das männliche Lebensmodell). Der soziale Druck, beruflich erfolgreich zu sein, ist daher bei Männern ungleich höher als bei Frauen.

Die Präferenztheorie nach Hakim

Die Hypergamie und die signifikant anderen praktikablen Lebensmodelle führen sind der Hintergrund zu der Beobachtung, das Frauen statistisch signifikant andere Präferenzen als Männer haben, genauer gesagt sich diese Präferenzen leisten können.

Die Präferenzen beziehen sich hier auf die work-life-Balance, also die Aufteilung von Zeit und Energie im Berufs- bzw. Privatleben. Bei vielen Umfragen spricht sich eine Mehrheit der Frauen für eine ausgeglichene Balance aus und ist bereit, weniger beruflichen Erfolg für mehr Privatleben inkauf zu nehmen. Männer sind deutlich fixierter auf beruflichen Erfolg. Die Soziologin Catherine Hakim hat diese Beobachtungen zu sog. Präferenztheorie ausgebaut. Allerdings wird auch an dieser durchaus elaborierten Theorie deutliche Kritik geübt, weil die darin unterstellten Wirkmechanismen nicht eindeutig beweisbar sind.

Literatur



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Berufswahlentscheidungen


Eine der wichtigsten Entscheidungen im Leben jedes Menschen in unseren hochentwickelten Kulturen ist die Berufswahlentscheidung. Diese Entscheidungsfindung ist meistens ein jahrelanger Prozeß, der durch vielfältige, oft obligatorische Berufsberatungen begleitet wird. Er beginnt typischerweise im Alter von 12 - 14 Jahren: dort finden erste Weichenstellungen statt, mit denen die Berufsfelder eingegrenzt werden, die im weiteren Verlauf noch näher betrachtet werden. Dies setzt sich in Alter von 14 - 17 Jahren fort durch Wahl von Leistungskursen, speziellen Schulformen oder außerschulischen Aktivitäten. In der Summe entsteht im Alter von ca. 16 - 18 Jahren bereits ein relativ klares Bild vom eigenen Qualifikations- und Interessenprofil und daraus folgend einer mehr oder weniger starken Beschränkung der infragekommenden Berufe.

Für die Auswahl eines Berufs sind die notwendigen (i.a. noch zu erwerbenden) Fachkenntnisse allerdings nur einer vor vielen Kriterien. Die wichtigsten Kriterien, die typischerweise in Checklisten für die Berufswahl genannt werden, sind:

  • Ausbildungsinvestitionen: wieviel Zeit und Geld muß in die persönliche Allgemein- und Berufsausbildung investiert werden? Wie hoch ist die Gefahr des Scheiterns oder des schlechten Abschneidens?
  • Merkmale der Berufstätigkeit: Wie anstrengend / belastend / gesundheitsgefährdend ist die Berufstätigkeit? Wie hoch ist der Leistungsdruck / Streß?
  • Monetäre Vergütung: Wie hoch sind die Gehälter durchschnittlich? Welche Chancen (nach oben) und Risiken (nach unten) sind vorhanden? Wie entwickelt sich der Arbeitsmarkt?
  • Nichtmonetäre Vergütungen:
    • mit den Beruf verbundener sozialer Status / Ansehen
    • geistig anregende, abwechslungsreiche, unterhaltende Tätigkeit. Hat man mit Menschen zu tun oder nur mit Maschinen?
    • ethisch wertvolle Tätigkeit, z.B. anderen Menschen zu helfen (die Tätigkeit als solche kann sehr unangenehm sein)
Die vorstehenden Kriterien müssen noch heruntergebrochen werden auf detailliertere Merkmale und ggf. durch speziellere persönliche Kriterien ergänzt werden. Die Gewichtung dieser Kriterien hängt stark vom sozialen Milieu und individuellen Präferenzen ab. Klassische soziale Aufsteiger sind z.B. zu hohen Ausbildungsinvestitionen bereit, um eine hohe monetäre Vergütung zu erzielen, auch wenn der Beruf nur wenig nichtmonetäre Vergütungen erzielt - typische Berufswahl: Ingenieur. Im Bildungsbürgertum haben dagegen nichtmonetäre Vergütungen eine sehr hohe Priorität, monetäre Vergütungen stehen oft dahinter zurück. Frauen priorisieren die nichtmonetären Vergütungen, insb. den ethischen oder kulturellen Wert der Tätigkeit, häufig deutlich höher als Männer, die stärker auf die monetäre Vergütung achten. Generell verschiebt sich die Gewichtung ab einer mittleren Vergütung hin zu weniger belastenden Berufen und/oder mehr nichtmonetären Vergütungen.

Die gängigen feministischen Erklärungsansätze zum GPG reduzieren die Kriterienliste auf ein einziges Kriterium, die monetäre Vergütung, und unterschlagen alle anderen Kriterien, obwohl diese gerade bei Frauen oft höher gewichtet werden, und sind von daher grundsätzlich fragwürdig.

Die Rohdaten, aus denen das GPG berechnet wird, bilden nur die monetäre Vergütung einigermaßen gut (keineswegs perfekt) ab. Die anderen Kriterien sind nur schlecht in wenigen Zahlen quantifizierbar und schwer zu erfassen. Speziell die nichtmonetären Vergütungen und negative Aspekte der Berufstätigkeit werden praktisch gar nicht abgebildet. Daher kann deren erheblicher Einfluß bei der Berufswahl und bei der Bewertung, ob Entlohnungen gerecht sind, auch nicht statistisch erfaßt werden.



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Ethische Bewertung und Maßnahmen zur Reduktion des GPGs

Illegale Ungleichbezahlung


Ein von Null verschiedenes GPG wird i.a. ethisch negativ bewertet. "Bundesfrauenministerin" Schwesig in einer Presse­mitteilung vom 11.01.2017: "Die Lohnlücke von 21 Prozent ist ungerecht." Eine statistische Größe ist als solche aber wertfrei, ethisch bewerten kann man allenfalls soziale Verhältnisse,

Sofern also GPGs ethisch negativ bewertet werden, wird hierbei regelmäßig auf negativ zu bewertenden soziale Strukturen zurückgeschlossen und das GPG als Beweis für deren Existenz gewertet. Da das GPG zunächst nur etwas über existierende Beschäftigungsverhältnisse aussagt, ist es am naheliegendsten, vom GPG auf diese Beschäftigungsverhältnisse zurückzuschließen.

Im Rahmen dieses Rückschlusses ist in der feministischen Propaganda regelmäßig die Rede von einer Lohngerechtigkeitslücke und von Gesetzeslücken, die zu schließen sind. Dies stellt die Realität auf den Kopf und ist eine bewußte Desinformation der Öffentlichkeit.

Nach Haufe (2016) und Hensche (2016) kennt die deutsche Rechtsordnung zwar keinen allgemeinen Rechtsanspruch auf "gleichen Lohn für gleiche Arbeit". Es gilt aber der "Arbeitsrechtliche Gleichbehandlungsgrundsatz", der willkürliche Benachteiligungen durch den Arbeitgeber verbietet und willkürliche Begünstigungen nur im Einzelfall erlaubt.

Ein massenhafter Verstoß gegen diese Gesetzeslage würde ein von Null verschiedenes bereinigtes GPG erzeugen (unter der unrealistischen Annahme perfekter Daten). Die negative ethische Bewertung der Gesetzesverstöße wird unter dieser Annahme regelmäßig auf das GPG übertragen. Leider ist die Annahme perfekter Daten falsch, insb. kann man von einem von Null verschiedenen bereinigten GPG eben nicht auf massenhafte Verstöße gegen gültige Gesetze schließen. Das GPG ist bestenfalls ein Indiz, das genauere Nachforschungen über seine Ursachen motiviert.

Typische Maßnahmen gegen das als Nachweis illegaler Ungleichbezahlung interpretierte GPG bestehen vor allem in Eingriffen in die Personalwirtschaft von Unternehmen, der Stärkung der Machtposition von Betriebsräten und/oder Gewerkschaften und ggf. Auskunftsrechten.



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Ethische Bewertung spekulativer Ursachen des GPGs


Die unbereinigten und bereinigten GPGs liefern grundsätzlich nur kondensierte Informationen über existierende Beschäftigungsverhältnisse, nicht über deren Entstehung. Für deren Entstehung gibt es diverseste soziologische Erklärungsmodelle. Die hier unterstellten, oft monokausalen sozialen Wirkmechanismen sind i.d.R. hochgradig spekulativ. Die quantitativen Auswirkungen, also der Anteil des unbereinigten GPGs, der mit dem jeweiligen Wirkmechanismus erklärt werden könnte, bleibt offen oder ist offensichtlich marginal. Als typisches Beispiel zitiert sei hier Klenner (2016), S. 6:
Tatsächlich schlägt sich im Gender Pay Gap neben einer direkten Diskriminierung beim Entgelt auch die mittelbar auf das Entgelt wirkende vielfache Benachteiligung von Frauen in der Gesellschaft und auf dem Arbeitsmarkt nieder.
Kontrafaktisch wird das GPG als Beweis einer "direkten Diskriminierung beim Entgelt" gewertet, völlig absurd ist die Schlußfolgerung vom GPG auf eine vage umschriebene "mittelbar[e] ... vielfache Benachteiligung von Frauen in der Gesellschaft". Klenner benennt anschließend zwei soziale Wirkmechanismen für das GPG:
Diskriminierungen und strukturelle Benachteiligungen beim Zugang zu Arbeitsplätzen und besonders zu gut bezahlten Positionen verursachen einen Teil der Lohnlücke.
Diskriminierungen und strukturelle Benachteiligungen sind, wenn sie existieren, natürlich moralisch zu verurteilen. Nur ist leider das GPG kein Beweis für die Existenz von Diskriminierungen von Frauen (oder Männern). Sofern Diskriminierungen von Frauen vorhanden sein sollten, ist deren Wirkung ist fraglich, zumal umgekehrt gesetzliche Diskriminierungen von Männern anhand der Gesetzestexte leicht nachweisbar sind. Der "Teil der Lohnlücke", der durch mehr Frauen "gut bezahlten Positionen", z.B. in Aufsichtsräten oder anderen gut bezahlten Leitungspositionen, verschwinden würde, ist außerdem nahe Null. Diese Positionen bilden nur einen sehr kleinen Teil aller Beschäftigungsverhältnisse, der statistisch irrelevant ist. Klenner argumentiert ferner:
Die ungleiche Teilung der unbezahlten häuslichen Arbeit zwischen Frauen und Männern bedingt eine ungleiche Verteilung von Teilzeit und Erwerbsunterbrechungen zwischen Männern und Frauen - Faktoren, die in der Erwerbswelt bisher mit Einkommensnachteilen einhergehen. Würden Männer im selben Umfang Familienarbeit übernehmen und wären daher Erwerbsmuster und -verläufe der Geschlechter ähnlicher, wäre auch ein geringerer Gender Pay Gap zu erwarten.
Typisch an diesem fehlerhaften Rückschluß vom GPG auf ungerechte soziale Strukturen ist eine Indirektion: Teilzeitarbeit und Erwerbsunterbrechungen sind zwei bekannte direkte Ursachen, die sachlich gerechtfertigt zu geringeren Löhnen führen (und deren Effekt statistisch quantifizierbar ist). Diese direkten Ursachen des GPG stellen also kein Unrecht dar, lösen aber nichtsdestotrotz Neidkomplexe aus.

Daher wird nach indirekten Ursachen gesucht, die die Entstehung der Beschäftigungsverhältnisse erklären und die ggf. einen Ansatzpunkt für Interventionen liefern. Die indirekten Ursachen und die darin ggf. unterstellten Wirkmechanismen sind durchweg spekulativ. Die im vorstehenden Beispiel aufgestellte These, Teilzeitarbeit und/oder Erwerbsunterbrechungen würden wesentlich (oder monokausal) durch die "ungleiche Teilung der unbezahlten häuslichen Arbeit" verursachen, ist heute absurd. Das war vielleicht vor 50 Jahren, als es noch keine Geschirrspüler und Waschautomaten gab, der Fall.

Die indirekten Ursachen betreffen außerdem oft nur einen kleinen Teil der Population, z.B. einer Alterklasse oder Berufsgruppe. Daß diese indirekten Ursachen einen signifikanten Teil des GPG erklären können, ist i.d.R. zu bezweifeln. Eine entsprechende quantitative Einschätzung wird praktisch nie angegeben, damit bleibt auch unklar, welche Wirkung Gegenmaßnahmen erzielen könnten.

Sofern man das GPG als Nachweis diffuser benachteiligender gesellschaftlicher Strukturen interpretiert, bestehen Maßnahmen zu seiner Reduktion typischerweise aus erheblichen Eingriffen in die Freiheit, sein Leben selbstverantwortlich zu gestalten.



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Anhänge

Ergänzungen


Überstunden

Von den verschiedenen Datenbestände liegen nur für die VSE einigermaßen genaue Angaben zu Überstunden vor.

In der VSE berechnet sich der Bruttomonatsverlohn Finke (2010), S.8 nach der Formel:

(Bruttomonatsverdienst - Sonderzahlungen)/bezahlte Stunden

In den "bezahlten Stunden" sind bezahlte Überstunden offenbar erfaßt. Beispiele für Sonderzahlungen sind das Urlaubs- und Weihnachtsgeld. Nicht erfaßt sind nicht bezahlte Überstunden bzw. Arbeitzeiten, z.B. "freiwillige" Überstunden, lange An- und Abfahrten zu entfernten Arbeitsorten u.ä., natürlich auch nicht faktische Minderleistungen.

Nettostundenlöhne

In Finke (2010), Kap. 3.2.4, S.47, wird auch eine Auswertung der Nettostundenlöhne der VSE erwähnt. Der unbereinigte GPG wird mit 21.4% angegeben. Dies ist Insofern überraschend als eigentlich eine Reduktion des GPGs zu erwarten wäre. Wegen der deutlichen höheren Bruttomonatslöhne von Männern (längere Arbeitszeit von 157 vs. 127 Stunden pro Monat, etwas mehr bezahlte Überstunden, höherer Bruttostundenlohn) ist deren Brutto-Mehrverdienst viel stärker durch die Sozialgaben und die Steuerprogression betroffen als bei Frauen. Die ersten ca. 600 Euro Einkommen sind beispielsweise steuerfrei und bilden bei Frauen einen größeren Anteil am Einkommen als bei Männern.

Kompensiert wird die eigentlich höhere Abgabenlast der höheren Gehälter durch die oft gewählte Lohnsteuerklasse III für den Mann bzw. Lohnsteuerklasse V für die Frau, sofern sie überhaupt lohnsteuerpflichtig arbeitet. Hierbei handelt es sich aber um einen Sozialtransfer innerhalb einer Ehe, die Steuervergünstigungen der Frau stehen logisch ihr zu und fließen nur über das Lohnkonto des Mannes, stellen also nicht seinen echten Nettoverdienst dar. Um die Nettostundenlöhne sinnvoll vergleichen zu können, müßten alternative Lohnabrechnungen mit jeweils Lohnsteuerklasse IV vorliegen, was nicht machbar ist.

Wegen der steuerbedingten Verzerrungen ist daher ein Vergleich der Nettostundenlöhne wenig sinnvoll.



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Literatur zum GPG


Die Literatur zum GPG ist unüberschaubar, es gibt Abertausende von Veröffentlichungen. Das folgende ist nur eine kleine subjektive Auswahl.

Definitionen des Gender Pay Gaps

  1. Gender Pay Gap. Statistisches Bundesamt, https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/Indikatoren/Qua ... ap.html, 2016
  2. Christina Anger, Jörg Schmidt: Gender Pay Gap: Gesamtwirtschaftliche Evidenz und regionale Unterschiede. IW-Trends,Institut der deutschen Wirtschaft Köln, 37:4; ISSN 0941-6838, 10/2010. http://www.iwkoeln.de/_storage/asset/53520/storage/mast ... d/1.pdf
  3. Claudia Finke: Verdienstunterschiede zwischen Männern und Frauen 2006. Statistisches Bundesamt, 10.2010. https://www.destatis.de/DE/Publikationen/Thematisch/Ver ... ionFile
  4. Boris Hirsch, Marion König, Joachim Möller: Lohnabstand von Frauen in der Stadt kleiner als auf dem Land (Regionale Unterschiede im "Gender Pay Gap"). IAB, Kurzbericht Nr. 22, 10/2009. doku.iab.de/kurzber/2009/kb2209.pdf

Übersichtsdarstellungen und Widerlegungen

  1. Thomas Bauer, Gerd Gigerenzer, Walter Krämer: Die Mär von den ungerechten Frauenlöhnen. FAZ, 10.08.2014. http://www.faz.net/aktuell/finanzen/die-maer-von-den-un ... le=true
  2. Thomas K. Bauer: Nichts dazugelernt - Equal Pay Day weiter falsch. Unstatistikarchiv, RWI, 31.03.2016. http://www.rwi-essen.de/unstatistik/53/
  3. Arnd Diringer: Geschlechterdiskriminierung: Frauen verdienen weniger? Wie Studien täuschen. Focus, 12.03.2015. http://www.focus.de/finanzen/experten/geschlechterdiskr ... 58.html
  4. Alexander Durin: Lohndiskriminierung von Frauen. Telepolis, heise.de, 21.03.2013. http://www.heise.de/tp/artikel/38/38799/1.html
    gut lesbare Zusammenfassung mehrerer Studien
  5. Alexander Durin: Der Equal Pay Day und die 22 Prozent. Telepolis, 23.03.2014. http://www.heise.de/tp/artikel/41/41312/1.html
    Jahr für Jahr wird unter Berufung auf offizielle Statistiken berichtet, dass Frauen beim Lohn diskriminiert werden. "Frauen verdienen 22 Prozent weniger als Männer", lautet die Begründung. Diese Zahl und auch andere sind wissenschaftlich gesehen Unsinn.
  6. Nadja Hermann: Pay Gap, https://erzaehlmirnix.wordpress.com/2016/03/19/pay-gap/, 19.03.2016
  7. Markus Hessler: Lügen mit Statistik: Die Tricks beim Gender Pay Gap und der Armutsgefährdung. insm-oekonomenblog.de, 27.03.2015. http://www.insm-oekonomenblog.de/12173-luegen-mit-stati ... ehrdung
  8. Robert Nef: Gleichstellungspolitik: Frauendiskriminierung hinterfragt. NZZ, 18.12.2015. http://www.nzz.ch/meinung/debatte/frauendiskriminierung-hinterfragt-1.18665041
  9. Conrad Pramböck: Warum Frauen und Männer gleich bezahlt werden und dennoch unterschiedlich verdienen. conradpramboeck.com, 01.02.2013. http://www.conradpramboeck.com/gehalt/warum-frauen-und- ... rdienen
  10. Gender Pay Gap - Frauen verdienen nicht viel weniger als Männer. Wirtschaftswoche, 15.03.2015. http://www.wiwo.de/erfolg/beruf/gender-pay-gap-frauen-v ... ll.html
    Der oft genannte durchschnittliche Verdienstunterschied zwischen Männern und Frauen erscheint übertrieben. Die Lücke bei vergleichbaren Tätigkeiten ist eher gering, wie eine neue Studie zeigt.
  11. Matthew Wiswall, Basit Zafar: Preference for the Workplace, Human Capital, and Gender. NBER Working Paper No. 22173, 2016-04. http://www.nber.org/papers/w22173.pdf?sy=173
    we find that women on average have a higher willingness to pay for jobs with greater work flexibility (lower hours, and part-time option availability) and job stability (lower risk of job loss), and men have a higher willingness to pay for jobs with higher earnings growth.

Umfangreichere Abhandlungen

  1. Farrell, Warren: Why Men Earn More: The Startling Truth Behind the Pay Gap - and What Women Can Do About It. AMACOM, ISBN 0814472109, 2005. http://www.warrenfarrell.net/Summary/
  2. Christian Hoffmann: Gleicher Lohn für gleiche Arbeit - Die Entstehung und Überwindung von Lohnunterschieden zwischen den Geschlechtern in einer Marktwirtschaft. Liberales Institut, Zürich, 2015/05. http://www.libinst.ch/?i=gleicher-lohn-fur-gleiche-arbeit
  3. Sascha Sardadvar: Die Teilhabe von Männern und Frauen an der Erwerbsarbeit in Verbindung mit Fragen der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung in Österreich. Club of Vienna, 2014. http://www.clubofvienna.org/assets/Uploads/PK-Sardardvar-Kurzfassung-2.pdf, http://www.clubofvienna.org/assets/Uploads/PK-Sardardvar-2.pdf
  4. Jörg Schmidt: Die Entgeltlücke zwischen Frauen und Männern im internationalen Vergleich - Empirische Befunde auf Basis des EU-SILC. Institut der deutschen Wirtschaft Köln, IW-Report 16/2016, 13.06.2016. http://www.iwkoeln.de/studien/iw-reports/beitrag/joerg- ... -287907
  5. Die entscheidenden Einflussgrößen auf das Gehalt, gehalt.de, http://www.gehalt.de/specials/Die-entscheidenden-Einflussgroessen-auf-das-Gehalt

Literatur zur Oaxaca-Blinder-Zerlegung

Die sog. Oaxaca-Blinder-Zerlegung (engl.: Blinder-Oaxaca decomposition, auch Oaxaca-Zerlegung oder Blinder-Oaxaca decomposition genannt) geht auf die Publikationen von Blinder (1973) und Oaxaca (1973) zurück. Um die multivariaten Analysen allerdings mathematisch überhaupt lösen zu können, werden diverse vereinfachende Annahmen gemacht, die u.a. in Klein (2014) kritisiert werden. Die Ergebnisse von Oaxaca-Blinder-Zerlegungen sind daher grundsätzlich mit großer Vorsicht zu betrachten.
  1. Christina Anger, Jörg Schmidt: Gender Pay Gap: Gesamtwirtschaftliche Evidenz und regionale Unterschiede. IW-Trends,Institut der deutschen Wirtschaft Köln, 37:4; ISSN 0941-6838, 10/2010. http://www.iwkoeln.de/_storage/asset/53520/storage/mast ... d/1.pdf
  2. Blinder, Alan S.: Wage Discrimination: Reduced Form and Structural Estimates. Journal of Human Resources 8(4), S.436-455, 1973. https://www.jstor.org/stable/144855
  3. Michelle Gosse: The Gender Pay Gap in the New Zealand Public Service. Working Paper No. 15, State Services Commission, New Zealand, 23.07.2002. http://www.ssc.govt.nz/wp15
  4. Carole F. Miller: Actual experience, potential experience or age, and labor force participation by married women. Atlantic Economic Journal (AEJ) Vol. 21, 4, p. 60-66, 1993. http://www2.econ.iastate.edu/classes/econ321/orazem/mil ... ial.pdf
  5. Oaxaca, Ronald L.: Male-female Wage Differentials in Urban Labour Markets. International Economic Review 14(3): 693-709, 1973. http://www-bcf.usc.edu/~ridder/Lnotes/Undeconometrics/T ... omp.pdf
  6. Michael Klein: Wikipedia zum Gender Pay Gap: Ahnungslosigkeit trifft Ignoranz. sciencefiles.org, 19.09.2014. https://sciencefiles.org/2014/09/19/wikipedia-zum-gende ... noranz/

Falschinterpretationen von Statistiken

  1. Steffen Kirchner: Brot ist gefährlich - Wie falsche Zusammenhänge im Kopf erschaffen werden. steffenkirchner.de, 09.10.2014, http://www.steffenkirchner.de/blog/brot-ist-gefaehrlich ... n-kann/
  2. Martin Greive: Frauen verdienen nur halb so viel wie Männer. Welt, 26.08.2014. http://www.welt.de/wirtschaft/article131620693/Frauen-v ... er.html
  3. Stephan Maaß: Dicke Männer und dünne Frauen verdienen mehr. Welt, 18.07.2013. http://www.welt.de/wirtschaft/karriere/article130282851 ... hr.html
  4. Manndat e.V.: Frauen, die nicht genug kriegen, manndat.de, http://manndat.de/feministische-mythen/lohndiskriminier ... en.html

Angebliche Diskriminierung von Frauen in MINT-Studiengängen

  1. Thomas Breda, Mélina Hillion: Teaching accreditation exams reveal grading biases favor women in male-dominated disciplines in France. Science Vol. 353, Issue 6298, pp. 474-478, 2013. http://science.sciencemag.org/content/353/6298/474.full.pdf+html
    Die Studie zeigt anhand eines Datenbestands von über 100.000 Personen in Frankreich, daß Frauen bei Zulassungsprüfungen in MINT-Fächern bevorzugt werden, Männer hingegen in frauendominierten Fächern wie z.B. Fremdsprachen.

Datenbestände

  1. Arnd Diringer: Geschlechterdiskriminierung: Frauen verdienen weniger? Wie Studien täuschen. Focus, 12.03.2015. http://www.focus.de/finanzen/experten/geschlechterdiskr ... 58.html

Sonstiges

  1. Richard Braham: Do women earn less than men in the UK?. fullfact.org, 23.08.2016. https://fullfact.org/economy/UK_gender_pay_gap/
  2. Sean O'Grady: Women in their twenties smash glass ceiling to reverse pay gap. Independent, 09.12.2010. http://www.independent.co.uk/news/business/news/women-i ... 36.html


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