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95. Jahrgang, 2015, Heft 4 | S. 249-254

Analysen und Berichte

Die geschlechtsspezifische Lohnlücke in Deutschland: Umfang, Ursachen und Interpretation

Christina Boll, Julian S. Leppin

Männer und Frauen verdienen unterschiedlich viel. In Deutschland ist die Lohnlücke zwischen den Geschlechtern besonders hoch. Die Berechnungen der Autoren zeigen: Je nach verwendeten Daten und Methoden verändern sich Umfang und Komponenten der Lohnlücke. Die Identifizierung von Diskriminierung bleibt indes schwierig. Um die Ursachen zu erforschen, sind zunächst die verwendeten Daten und Methoden bei der Berechnung der Lohnlücke zu betrachten. Die Autoren stellen ergänzend eigene Berechnungsergebnisse vor.

Dr. Christina Boll ist Forschungsdirektorin am Hamburgischen WeltWirtschaftsInstitut (HWWI).

Julian S. Leppin, Dipl.-Volkswirt, ist dort Junior Researcher und promoviert an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel.

Frauen verdienten 2014 in Deutschland nach Berechnungen des Statistischen Bundesamtes 22% weniger als Männer.1 Dies ist ein im europäischen Vergleich recht hoher Wert. 2013 hatten nur Estland, Österreich und Tschechien höhere Werte, der EU28-Durchschnitt lag bei 16,4%, der Durchschnitt der Euroländer (EA17) bei 16,6%.2 Es ist daher naheliegend, die Ursachen für die Lohnlücke zu erforschen. Dieser Beitrag zeigt auf, wie die Lohnlücke berechnet wird, welche Rolle dabei die verwendeten Daten und die Methodik spielen und wie die Lücke interpretiert werden kann (vgl. Kasten 1). Es werden hierzu, ergänzend zu den Befunden des Statistischen Bundesamtes, eigene Berechnungsergebnisse des HWWI präsentiert. Weitere Informationen können einem umfassenden, vom HWWI erstellten Online-Nachschlagewerk zum Gender Pay Gap entnommen werden, siehe hierzu Kasten 2 am Ende dieses Beitrags.

Kasten 1 (zurück zum Text)
Methodik zur Messung und Zerlegung der Lohnlücke

Die unbereinigte Lohnlücke misst den prozentualen Abstand zwischen dem durchschnittlichen Bruttostundenlohn der Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer, bezogen auf den durchschnittlichen Bruttostundenlohn der Arbeitnehmer. Eine Bereinigung der Lücke wird vorgenommen, indem lohnrelevante Merkmalsunterschiede (Ausstattungen) von Frauen und Männern aus der unbereinigten Lücke herausgerechnet werden. Dies erfolgt üblicherweise mittels der sogenannten Blinder-Oaxaca-Dekomposition.1 Die resultierende bereinigte Lohnlücke stellt den Lohnunterschied zwischen Frauen und Männern dar, der selbst dann noch besteht, wenn Frauen und Männer mit gleichen (gemessenen) Merkmalen verglichen werden. Der Ausstattungseffekt bezeichnet daher den erklärten Teil, der Bewertungseffekt den unerklärten Teil der Lücke. Ausgangspunkt für die Zerlegung nach Blinder und Oaxaca sind separate Lohnregressionen für Frauen und Männer, die im Anschluss anhand folgender Formel in Ausstattungs- und Bewertungseffekte unterteilt werden:

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Dabei bilden X̅M und X̅F die durchschnittlichen Merkmale von Männern bzw. Frauen ab und βM und βF stellen die geschätzten Koeffizienten aus den separaten Lohnschätzungen für Männer bzw. Frauen dar. Die Differenzen in den Bruttostundenlöhnen werden in logarithmierter Form gemessen, die approximativ als prozentuale Lohnunterschiede interpretiert werden können. Der Ausstattungseffekt (erklärter Teil der Lücke) ergibt sich dabei aus dem ersten Term (X̅M - X̅F ) βM auf der rechten Seite der Gleichung, der zweite Term (βM - βF ) X̅F stellt den Bewertungseffekt (den unerklärten Teil der Lücke) dar.

Für eine Unterteilung der Lohnlücke in den Quantilen in einen erklärten und einen unerklärten Teil wird die benötigte kontrafaktische Verteilung mit Hilfe von Quantilsregressionen approximiert. Der Ansatz verwendet den Schätzer von Chernozhukov et al.2 und entspricht hier dem Ansatz von Melly,3 basierend auf dem Schätzer von Mata und Machado.4 Erklärter Teil (Ausstattungseffekt) und unerklärter Teil (Bewertungseffekt) ergeben in der Summe den gesamten, vom Modell gemessenen Unterschied in den Löhnen von Männern und Frauen. Dieser entspricht jedoch nur näherungsweise dem gemessenen Lohnunterschied.

  • 1 A. S. Blinder: Wage Discrimination: Reduced Form and Structural Estimates, in: The Journal of Human Resources, 8. Jg. (1973), H. 4, S. 436-455; R. L. Oaxaca: Male-Female Wage Differentials in Urban Labour Markets, in: International Economic Review, 14. Jg. (1973), H. 3, S. 693-709.

  • 2 Vgl. V. Chernozhukov, I. Fernandez-Val, B. Melly: Inference on counterfactual distributions, in: Econometrica, 81. Jg. (2013), H. 6, S. 2205-2268. Wir verwenden den Stata-Befehl "cdeco".

  • 3 Vgl. B. Melly: Decomposition of differences in distribution using quantile regression, in: Labour Economics, 12. Jg. (2005), H. 4, S. 577-590.

  • 4 Vgl. J. Mata, J. A. F. Machado: Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regression, in: Journal of Applied Econometrics, 20. Jg. (2005), H. 4, S. 445-465.

 

Die statistischen Analysemöglichkeiten sind grundsätzlich auf die im zugrundeliegenden Datensatz enthaltenen Informationen beschränkt. Das Statistische Bundesamt analysiert die Ursachen der geschlechtsspezifischen Lohnlücke auf Basis der Verdienststrukturerhebung, die alle vier Jahre durchgeführt wird. Um etwa dem Einfluss erwerbsbiografischer Entscheidungen genauer auf die Spur zu kommen, können ergänzend Befragungsdatensätze wie etwa das Sozio-oekonomische Panel (SOEP) ausgewertet werden, die solche Informationen in detaillierterer Form bereithalten.3 Das HWWI zeigt anhand von SOEP-basierten Analysen den Einfluss unterschiedlicher Berechnungsweisen auf die Höhe der unbereinigten Lohnlücke und ihre Zusammensetzung (vgl. Abbildung 1).

Abbildung 1 (zurück zum Text)
Gender Pay Gap 2011 bei Verwendung unterschiedlicher Spezifikationen

in %

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S1: ohne anteilige Einmalzahlungen, vereinbarte Arbeitsstunden zur Stundenlohnverrechnung, ohne öffentliche Verwaltung, ohne Betriebe unter zehn Mitarbeitern, Kovariatenspezifikation angelehnt an Destatis; S2: wie S1, aber mit anteiligen Einmalzahlungen; S3: wie S2, aber mit tatsächlichen Arbeitsstunden zur Stundenlohnberechnung; S4: wie S3, aber inklusive Betriebe unter zehn Mitarbeitern; S5: wie S4, aber inklusive öffentliche Verwaltung; S6: wie S5, aber Kovariatenspezifikation des HWWI.

Quellen: SOEP v29, 2011; HWWI.

 

Die zunächst gewählte Berechnungsmethode Spezifikation S1 kommt jener des Statistischen Bundesamtes so nahe wie möglich. In dieser Variante wurde die unbereinigte Lohnlücke ohne anteilige Einmalzahlungen wie Weihnachtsgeld, Urlaubsgeld oder sonstige unregelmäßige Gratifikationen berechnet. Der Bruttolohn pro Stunde wurde nach Maßgabe der vereinbarten Wochenarbeitszeit ermittelt. Personen, die in Betrieben mit weniger als zehn Mitarbeitern arbeiten, werden nicht berücksichtigt. Die einbezogenen Merkmale der Personen gleichen so weit wie möglich jenen, die auch das Statistische Bundesamt verwendet. Zudem werden hier Personen, die in der öffentlichen Verwaltung arbeiten, außen vor gelassen. Die unbereinigte Lohnlücke beläuft sich in Spezifikation S1 auf 19,9%.4 Durch die Berücksichtigung von Einmalzahlungen (S2) steigt die Lücke geringfügig. Dies bestätigt multivariate Analysen von Frick et al., nach denen Frauen weniger von Einmalzahlungen profitieren als Männer.5 Werden statt der vereinbarten die tatsächlichen Arbeitsstunden verwendet (S3), verändert dies die Lücke kaum, jedoch geht der erklärte Teil geringfügig zurück. Durch die Einbeziehung von Kleinbetrieben (S4) steigt die Lücke hingegen deutlich an – auf 23,9%, was frühere Befunde überdurchschnittlicher Gehaltsnachteile von Frauen in Kleinbetrieben bestätigt.6 Allerdings sinkt die Lohnlücke wieder leicht ab, wenn die öffentliche Verwaltung einbezogen wird (S5). Auch dies bestätigt frühere Befunde.7 Wird statt dieser Variablenspezifikation eine solche ausgewählt, die die Informationen des SOEP so weit wie möglich ausschöpft (S6), verändert sich die unbereinigte Lücke kaum, jedoch steigt der erklärte Teil der Lücke deutlich an. Der unerklärte Anteil an der Lücke liegt jetzt nur noch bei 2,3 Prozentpunkten; 20,5 Prozentpunkte der Lücke werden durch Unterschiede in den Merkmalsausstattungen der Personen erklärt.

Von der unbereinigten zur bereinigten Lohnlücke: Erklärungsbeiträge einzelner Merkmalsgruppen

Die in Abbildung 1 in Spezifikation S6 errechnete unbereinigte Lohnlücke von 22,8% kann noch differenzierter in einzelne Einflussfaktoren bzw. Einflusskategorien zerlegt werden (vgl. Abbildung 2). Hierbei zeigt sich, dass 3,8 Prozentpunkte der Lücke durch den unterschiedlichen Beschäftigungsumfang von Frauen und Männern erklärt werden. Frauen arbeiten häufiger in Jobs mit reduzierten Arbeitszeiten als Männer. 5,6 Prozentpunkte der Lücke sind durch Unterschiede in der Einflusskategorie "Erwerbserfahrung" von Frauen und Männern begründet. Wir messen hier die tatsächlich gearbeiteten Jahre in Voll- oder Teilzeit anstelle der potenziellen Erwerbsjahre, die das Statistische Bundesamt verwendet und die sich aus Lebensalter und Bildungsjahren ableiten lassen. Da Frauen familienbedingt ihre Erwerbskarriere häufiger unterbrechen als Männer, ist ihre tatsächliche Erfahrung meist geringer als ihre potenzielle Erfahrung.8 Der Einfluss des Berufs fällt mit 0,2 Prozentpunkten bei unseren SOEP-Analysen gering aus, da wir aufgrund begrenzter Fallzahlen nur eine relativ grobe Berufssystematik (ISCO 1-Steller) verwenden können.

Abbildung 2 (zurück zum Text)
Gender Pay Gap 2011 der Spezifikation S6 zerlegt nach Einflusskategorien

Gesamtlücke: 22,8%, Kategorien in Prozentpunkten

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Quellen: SOEP v29, 2011; HWWI.

 

Allerdings steht der Beruf in hohem inhaltlichen Zusammenhang zum Wirtschaftszweig, da bestimmte Berufe nur in bestimmten Branchen vorkommen. 3,4 Prozentpunkte der Lücke werden dadurch erklärt, dass Frauen in anderen Branchen arbeiten als Männer und frauendominierte Branchen wie der Einzelhandel weniger attraktive Vergütungen aufweisen. Neben der horizontalen (beruflichen) Segregation der Geschlechter finden wir auch Evidenz für die vertikale Dimension: Die berufliche Stellung erklärt 3,4 Prozentpunkte der Lohnlücke. In dieser Kategorie ist die geringere Präsenz von Frauen in Positionen mit hochqualifizierten Tätigkeiten oder in leitender Stellung der treibende Einzelfaktor. Schließlich hat auch die Betriebsgröße maßgeblichen Einfluss auf die Lohnlücke. Dass Frauen häufiger in kleineren und insbesondere in Kleinstbetrieben mit fünf bis zehn Mitarbeitern arbeiten, erklärt 2,7 Prozentpunkte der Lohnlücke. Unterschiede der Geschlechter in der formalen Bildung, im Migrations- oder Haushaltskontext tragen hingegen kaum zur Lücke bei.9

Die Lohnlücke in einzelnen Einkommenssegmenten: Ergebnisse von Quantilsregressionen

Bisher haben wir die mittlere Lohnlücke betrachtet, die sich im Durchschnitt über die gesamte Einkommensverteilung ergibt. Quantilsregressionen untersuchen die Lohnlücke und deren Zusammensetzung in einzelnen Segmenten der Einkommensverteilung. Hierbei zeigen sich weitere interessante Ergebnisse (vgl. Abbildung 3).

Abbildung 3 (zurück zum Text)
Quantilsspezifische Lohnlücke 2011, gesamt sowie erklärter und unerklärter Teil

in %

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Quellen: SOEP v29, 2011; HWWI.

 

Wie die Werte für die unbereinigte Lücke (Werte oberhalb der Säulen) zeigen, ist diese 2011 in der Mitte der Einkommensverteilung geringer ausgeprägt als an den Rändern. Dabei ist die Lücke am oberen Rand noch größer als am unteren. Am unteren Rand liegt der Maximalwert am 15%-Quantil.10 Die ausgeprägte Lohnlücke am unteren Ende der Einkommensverteilung wird in der Literatur auf Klebeeffekte (Sticky Floors) zurückgeführt, da Frauen im Niedriglohnsektor überproportional vertreten sind. Wie eigene Simulationen zeigen, wird die Einführung des gesetzlichen Mindestlohnes die Lohnlücke in diesem Einkommensbereich voraussichtlich reduzieren.11 Die vergleichsweise hohe Lohnlücke in den oberen Einkommenssegmenten wird gemeinhin mit den Schwierigkeiten von Frauen erklärt, in Top-Positionen vorzudringen (Glass Ceilings).

Wie aus Abbildung 3 weiterhin ersichtlich ist, dominiert über die gesamte Einkommensverteilung der Ausstattungseffekt, der durchgehend zugunsten der Männer wirkt. Jedoch hat der Ausstattungs-(Bewertungs-)Effekt einen umso höheren (geringeren) Einfluss, je höher das betrachtete Quantil liegt. Bis zum 20%-Quantil sind die geschätzten Bewertungen sogar vorteilhafter für Frauen, danach erfolgt ein kontinuierlicher Anstieg des Bewertungseffektes zugunsten der Männer. Ab dem 90%-Quantil sind 8 Prozentpunkte der geschätzten Lohnlücke auf Unterschiede in den Bewertungen zurückzuführen. Dies steht vermutlich im Zusammenhang mit der höheren Bedeutung von außertariflich vereinbarten Gehältern sowie variablen Gehaltsbestandteilen im oberen Einkommensbereich.

Interpretation der Lohnlücke

Der unerklärte Teil der Lohnlücke darf jedoch aus mehreren Gründen nicht mit Diskriminierung gleichgesetzt werden. Zum einen kann sich auch in den Ausstattungsmerkmalen Diskriminierung verbergen. So können Frauen beim Zugang zu Führungspositionen behindert sein und profitieren dann nicht von den mit diesem Merkmal verbundenen Lohnprämien. Diese Tatsache führt tendenziell zu einer Unterschätzung von Diskriminierung. Andererseits können sich in der bereinigten Lücke auch Unterschiede in unbeobachteten Jobattributen oder Personenmerkmalen verbergen, die eine Lohnungleichheit rechtfertigen, aber entweder in der verwendeten Statistik oder aber in Statistiken generell nicht zugänglich sind. Dies führt tendenziell zu einer Überschätzung von Diskriminierung.

Aus der empirischen Evidenz zur geschlechtsspezifischen Lohnlücke lassen sich vier zentrale, sich wechselseitig verstärkende Verhaltensprozesse identifizieren, die der Lücke zugrunde liegen. Auf diese wiederum haben vier Handlungsparameter wesentlichen Einfluss (vgl. Abbildung 4).

Abbildung 4 (zurück zum Text)
Der Lohnlücke zugrundeliegende Verhaltensprozesse und Handlungsparameter
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Quelle: eigene Darstellung.

 

  1. Gesellschaftliche Zuschreibungsprozesse (Assignment) bezüglich der Rolle der Geschlechter auf dem Arbeitsmarkt beeinflussen die Erwerbsentscheidungen von Frauen und Männern und – damit verbunden – die Produktivitätserwartungen von Arbeitgebern gegenüber weiblichen und männlichen Beschäftigten. So ist die Berufswahl von Frauen und Männern noch immer stark durch Rollenstereotype geprägt und die Verteilung der Geschlechter auf die Berufe und Branchen entsprechend stark segregiert. Ferner prägen gesellschaftliche Zuschreibungen zur Rolle der Frau auf dem Arbeitsmarkt auch deren Position in der betrieblichen Hierarchie: Frauen sind häufiger in geringeren beruflichen Stellungen zu finden als Männer und besetzen seltener Führungspositionen. Geschlechtsspezifische Zuschreibungen prägen auch Methodik und Ergebnisse der Arbeitsbewertung im Rahmen der tarifvertraglichen Eingruppierung. Mehrheitlich von Frauen ausgeübte Berufe und Tätigkeiten werden zudem geringer bewertet als Berufe und Tätigkeiten, die vorwiegend von Männern ausgeübt werden. Auch dies ist im Kontext vorherrschender (traditioneller bzw. modernisierter) Ernährermodelle zu sehen.
  2. Arbeitgeber treffen, ebenfalls auf Basis gesellschaftlicher Rollenbilder, Entscheidungen bezüglich Einstellung und Beförderung von Frauen, die den Zugang von Frauen zu bestimmten Jobs und damit ihre wirtschaftlichen Ressourcen beeinflussen (arbeitgeberseitige Auswahlprozesse, Sorting). Neben aktuell vorherrschenden Rollenbildern spielt auch die statistische Diskriminierung eine Rolle, da Arbeitgeber sich in Situationen unvollständiger Information – z.B. in Einstellungsverfahren – in ihrem Verhalten auch von Beobachtungen oder Erfahrungen mit weiblichen Beschäftigten leiten lassen.
  3. Frauen und Männer haben teilweise unterschiedliche Vorlieben (Präferenzen) für einzelne Jobattribute und treffen auf dieser Basis unterschiedliche Erwerbsentscheidungen (Selbsteinwahlprozesse, Self Selection). Freilich sind auch hier die gesellschaftlichen Rollenerwartungen, beispielsweise hinsichtlich der Einordnung als Haupt- oder Zuverdiener im Haushaltszusammenhang, grundlegend. Auch die politisch-institutionellen und betrieblichen Rahmenbedingungen zur Vereinbarkeit von Familie und Beruf sowie monetäre Anreize der Steuer-, Sozial- und Arbeitsmarktpolitik spielen eine wesentliche Rolle. Dennoch sehen Ökonomen die von Individuen getroffenen Entscheidungen auch als offenbarte Präferenzen an.
  4. Frauen verhalten sich in jenen betrieblichen Zusammenhängen, wo Löhne und Gehälter verhandelbar sind, gegenüber ihrem Arbeitgeber zumeist anders als Männer. Auch hierbei sind Frauen von den gesellschaftlichen Rollenerwartungen beeinflusst. Aber auch persönliche Präferenzen sowie der Haushaltszusammenhang, sprich: das mit dem Partner getroffene Arbeitsteilungsarrangement, spielen wiederum eine wichtige Rolle (Verhandlungsprozesse, Bargaining).

Es sind vier Handlungsparameter identifizierbar, die maßgeblichen Einfluss auf die geschilderten Handlungsprozesse und mithin auf die Lohnlücke haben. Diese sind:

  • die Einflussnahme auf Geschlechterrollen,
  • die Schaffung einer adäquaten Infrastruktur zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie inklusive der Aktivierung der (männlichen) Partner für Familienaufgaben,
  • die Schaffung monetärer Anreize bzw. der Abbau von Fehlanreizen für eine umfassende Erwerbsintegration von Frauen und
  • die Überprüfung der Verfahren der Arbeitsbewertung als Grundlage von Tarifverträgen sowie der betrieblichen Umsetzung von Tarifverträgen auf potenzielle Benachteiligungen von Frauen.

Dabei stimulieren diese Parameter nicht nur unterschiedliche Verhaltensprozesse, sondern können sich auch untereinander wechselseitig verstärken. Elternzeitregime mit exklusiven Vätermonaten oder der Ausbau der Betreuungsinfrastruktur können Impulse für eine mittelfristige Veränderung von Geschlechterrollen setzen, wenn etwa familienaktive Väter von einem negativen Stigma eingeschränkter beruflicher Leistungsbereitschaft und erwerbstätige Mütter kleiner Kinder vom "Rabenmütter"-Klischee befreit werden. Fest steht: Wenn die in der nationalen Nachhaltigkeitsstrategie der Bundesregierung formulierte Zielvorgabe, die Lücke bis 2020 auf unter 10% zu senken, erreicht werden soll, bleibt noch viel zu tun. Alle Akteure sind hierbei gefragt – die Betriebe, der Staat, die Tarifvertragsparteien, der Partner, aber – nicht zuletzt – auch die Frauen selbst.

Kasten 2 (zurück zum Text)
Archiv Entgeltgleichheit

Das HWWI hat im Projektzeitraum vom 1. August 2014 bis 5. Dezember 2014 im Auftrag des Ministeriums für Justiz und Gleichstellung des Landes Sachsen-Anhalt das Archiv Entgeltgleichheit erstellt. Das Archiv umfasst mindestens 2763 Quellen (Stand: 5.12.2014) vorrangig aus dem Zeitraum von 1991 bis 2014 zur geschlechtsspezifischen Lohnlücke aus Deutschland, Europa und der Welt. Die Quellen enthalten wissenschaftliche und nichtwissenschaftliche Literatur. Sie bieten Nutzern ein breites Spektrum an Informationen zu unterschiedlichen Themenbereichen der Lohnlücke sowie zu Grundlagen, Messung, Rechtsprechung und beinhalten Handlungsempfehlungen zum Thema. Politischen Akteuren ermöglicht das Archiv eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die Entwicklung von Maßnahmen zur Schließung der Lücke. Das Archiv Entgeltgleichheit ist Bestandteil der Bestandsaufnahme, die die länderoffene Arbeitsgruppe "Entgeltgleichheit" der Konferenz der Gleichstellungs- und Frauenministerinnen und -minister, -senatorinnen und -senatoren der Länder (GFMK) bis spätestens zur 25. GFMK 2015 nebst konkreten Vorschlägen gesetzlicher und untergesetzlicher Art zur Herstellung der Entgeltgleichheit vorlegen soll. Die Datenbank wurde als dynamisches Archiv eingerichtet. Weitere Informationen zum Archiv finden sich auf der Website http://www.gender.sachsen-anhalt.de/index.php?id=56&no_cache=1.

 

Fazit

Gemäß unseren Analysen auf Basis des Sozio-oekonomischen Panels ist der Gender Pay Gap statistisch weitgehend durch unterschiedliche Merkmale der Geschlechter erklärbar. Sorgfalt ist jedoch bei der Interpretation der Ergebnisse angebracht. Nicht alles, was erklärt wird, ist frei von potenzieller Diskriminierung: Frauen und Männer haben im Zugang zu lohnrelevanten Jobattributen zum Teil unterschiedliche Zugangschancen. Zum anderen sind Statistiken nicht in der Lage, alle für die Lohnlücke relevanten Sachverhalte zu erfassen. Hier sind vor allem die Verfahren der Arbeitsbewertung zu nennen, aber auch unterschiedliche Verhaltensweisen von Männern und Frauen in Lohnverhandlungen. Fazit: Ungleich ist nicht gleich ungerecht. Aber ebenso wenig ist von statistischer Merkmalsgleichheit auf Chancengleichheit und mithin Gerechtigkeit zu schließen.

 

  • 1 Vgl. Statistisches Bundesamt: Verdienstunterschied zwischen Frauen und Männern in Deutschland weiterhin bei 22%, Pressemitteilung 99/15 vom 16.3.2015, Wiesbaden.

  • 2 Eurostat: Statistics Explained: Gender Pay Gap Statistics, http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Gender_pay_gap_statistics (Februar 2015).

  • 3 Für weitere Informationen zum Datensatz siehe beispielsweise G. G. Wagner, J. R. Frick, J. Schupp: The German Socio-Economic Panel Study (SOEP) – Scope, Evolution and Enhancement, in: Schmollers Jahrbuch, 127. Jg. (2007), H. 1, S. 139-169.

  • 4 Korrekt gesprochen, handelt es sich hierbei um Log-Punkte. Die prozentuale Differenz in den Stundenlöhnen beträgt (von S1 zu S6, Referenz = Männer): 18,9%, 19,5%, 19,4%, 22%, 21,2%, 20,9%. Das Statistische Bundesamt weist ebenfalls Log-Punkte und prozentuale Unterschiede aus. Auch in Abbildungen 2 und 3 werden Unterschiede in Logs dargestellt, die nur approximativ als prozentuale Differenz in den Stundenlöhnen interpretiert werden können

  • 5 Vgl. J. R. Frick, M. M. Grabka, O. Groh-Samberg: Estimates of Home Production and Fringe Benefits and Analysis of their Distributional Impact, AIM-AP Deliverable D1.4d, AIM-AP National Report for Germany on behalf of the European Commission, Berlin 2007.

  • 6 Vgl. etwa R. Bispinck, H. Dribbusch, F. Öz: Geschlechtsspezifische Lohndifferenzen nach dem Berufsstart und in der ersten Berufsphase. Eine Analyse von Einkommensdaten auf Basis der WSI-LohnSpiegel-Datenbank in Deutschland und im europäischen Vergleich, Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliches Institut in der Hans-Böckler-Stiftung, Düsseldorf 2008.

  • 7 Die Verdienstunterschiede zwischen Frauen und Männern sind im öffentlichen Dienst insgesamt geringer als in der Privatwirtschaft und dabei in der öffentlichen Verwaltung besonders niedrig. Vgl. Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend (Hrsg.): Der Verdienstunterschied von Frauen und Männern im öffentlichen Bereich und in der Privatwirtschaft, September 2009.

  • 8 Während der Erwerbsunterbrechungen entwertet ein Teil des Wissens und der Fähigkeiten, zudem entgehen Frauen die Erträge aus während dieser Zeit ansonsten getätigten Humankapitalinvestitionen. Zu den resultierenden Einkommensverlusten vgl. beispielsweise C. Boll: Lohneinbußen von Frauen durch geburtsbedingte Erwerbsunterbrechungen, in: Wirtschaftsdienst, 90. Jg. (2010), H. 10, S. 700-702.

  • 9 Der unerklärte Teil der Lohnlücke im Umfang von insgesamt 2,3 Prozentpunkten kann ebenfalls in einzelne Bestandteile zerlegt werden. Hierbei zeigen sich sowohl Einflussfaktoren, die zugunsten von Frauen als auch jene, die zugunsten von Männern bewertet werden. Der Erwerbsumfang wirkt zugunsten von Frauen. Vor allem eine geringfügige Beschäftigung sowie eine Teilzeitbeschäftigung im Umfang von 26 bis 34 Stunden sind für Frauen im Vergleich zu Männern mit geringeren Lohnstrafen verbunden. Auch bei gleicher Betriebsgröße und Branche haben Frauen einen Bewertungsvorteil. Ursächlich hierfür sind im Bereich der Branchen vor allem der Einzelhandel und der Erziehungsbereich, in denen Frauen im Vergleich zu Männern geringere Lohnstrafen durch eine Beschäftigung realisieren. Eine weitere Einflussgruppe, die in der Summe zugunsten der Frauen bewertet wird, ist Erwerbserfahrung. Männer erzielen für Auszeitjahre höhere Lohnstrafen, zugleich aber auch höhere Lohnprämien für Erwerbserfahrung in Form von Vollzeit- oder Teilzeitjahren. Geringe Einflüsse auf die unerklärte Lücke haben unter anderem Bildung und Migrationshintergrund. In Ost- anstatt in Westdeutschland zu wohnen ist für Männer mit einer höheren Lohnstrafe verbunden als für Frauen. Frauen profitieren zudem von einer Beschäftigung im öffentlichen Dienst stärker als Männer. Variablen des Haushaltskontextes werden für Frauen schlechter bewertet als für Männer. So sind Elternschaft und Ehestatus für Männer mit einer höheren Lohnprämie verbunden als für Frauen. Den stärksten Einfluss zugunsten der Männer hat allerdings die geschätzte Regressionskonstante mit 15,48 Prozentpunkten. Diese nimmt unter anderem die Effekte von nicht kontrollierten Variablen auf.

  • 10 Nach OECD-Analysen ist nicht nur in Deutschland, sondern in den meisten Ländern die Lohnlücke am oberen Rand (obere 10%) ausgeprägter als der Median. In Deutschland ist sie den OECD-Analysen zufolge für die unteren 10% der Einkommen sogar noch höher als für die oberen 10%. Den letztgenannten Befund können unsere Ergebnisse nicht bestätigen, allerdings können hierfür abweichende methodische Spezifikationen ursächlich sein. So beziehen wir uns – im Gegensatz zur OECD – nicht nur auf Vollzeitbeschäftigte. Vgl. OECD: Closing the Gender Gap: Act Now, OECD Publishing, 2012, http://dx.doi.org/10.1787/9789264179370-en, S. 167.

  • 11 Ergebnisse hierzu werden demnächst veröffentlicht.

 

Title: The Gender Pay Gap in Germany: Magnitude, Decomposition and Interpretation

Abstract: The gender pay gap in Germany amounts to 22% according to the Federal Statistical Office (2014). Based on the Socio-Economic Panel (SOEP), the authors tested the robustness of the gap, comparing different specifications of covariates and the underlying sample. They decompose the wage gap of their preferred specification into an explained part (20.5 log points) and an unexplained part (2.3 log points). Furthermore, a quantile decomposition reveals higher wage differentials for outer quantiles and increased importance of the unexplained part for higher quantiles. The authors suggest that discrimination cannot be singled out. However, part of it might go unrecorded in both components of the gap.

JEL Classification: J16, J31


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