Samstag, 18. März 2017

Show me the data!

Aus Gründen bin ich wirklich froh, dass der diesjährige Equal Pay Day auf einen Samstag fällt. Doch auch wenn es heute keine Mittagspausen-Diskussion dazu gibt, heißt das erstens nicht, dass es diese nicht am Montag gibt, und zweitens hatte ich auch so das Bedürfnis*, mir die dahinter liegenden Daten mal anzusehen.

Was ich bisher wusste ist: Der Equal Pay Day markiert den Tag, bis zu dem Frauen im Jahr symbolisch gesehen auf Grund des Gender Pay Gap ohne Entlohnung arbeiten. Die entsprechende Rechnung wird durch das Statistische Bundesamt aufgestellt, und beziffert die Lohnlücke eben auf 21%, wieso der Equal Pay Day dieses Jahr auf den 18. März fällt. Soweit so gut. Viel mehr Hintergund hatte ich dazu nicht. 
Die erste Frage, die sich vor mir auftat, war natürlich die, ob die Berechnung auch die unterschiedliche Verteilung der Geschlechter auf die unterschiedlichen Berufsfelder ausgleicht. Wenn ein Geschlecht stärker in gut bezahlten Berufsgruppen vertreten ist, das andere daegen stärker in regelmäßig schlechter bezahlten, so ist die entstehende Lohnlücke schlicht eine Berufs-bedingte, nicht aber eine Geschlechts-bedingte. 
Ich war ein bisschen entsetzt, als ich dann feststellte, dass genau das beim Equal Pay Day nicht berücksichtigt wird, sondern tatsächlich der Bruttostundenlohn unabhängig von Beruf, Bildung, etc. verglichen wird. Diese Berechnung öfftnet natürlich Tür und Tor für Kritik, denn der häufigste Einwand dürfte sein, dass die Einkommensunterschiede (allein) ein Ergebnis der unterschiedlichen Präferenzen von Mann und Frau für unterscheidliche Berufe seien, und der Gender Pay Gap somit eben kein Zeichen der Diskriminierung sei. Hier wollte ich dann eigtl. aufhören mit meiner Recherche zum Equal Pay Day, und zwar aus dem Grunde dass ich hierin kein sinnvolles Maß für die Un-Gleichstellung sehen konnte. Auch wenn ich die letzte bin, die Einkommensunterschiede allein durch geschlechtsspezifische Präferenzen erklären will, würde ich doch vermuten, dass die berufsbedingte Unterschiede bei einer fairen Berechnung mit einbezogen werden sollten. Nur so könnte man am Ende (und in einer idealen Welt mit idealen Daten) die Entlohnung der Leistung einer Frau mit der eines ebenbürtigen Mannes vergleichen. 

Trotzdem googlete ich noch ein bisschen weiter und stieß irgendwann auf den Gleichstellungsbericht der Bundesregierung. Tatsächlich findet man hierzu dann die Aussage, mit Verweis auf Christina Boll ( Entstehung des Gender Pay Gaps im Lebensverlauf In: Neue Zeitschrift für Familienrecht ) dass sich 3,4 Prozentpunkte der Gender Pay Gap allein dadurch erklären lassen, dass Frauen mehr in den Branchen arbeiten, in denen das Lohnniveau geringer ist. Achtung: Meiner Interpretation nach ist auch diese Zahl kritisch zu sehen, da sie zwar den Fakt berücksichtigt, aber eben nicht die Ursachen dafür, dass es überhaupt noch immer geschlechtsspezifische Branchen gibt, obwohl die physischen Merkmale in den wenigsten Branchen heutzutage noch ausschlaggebend sein dürften. Dies können ja auch Präferenzen sein, müssen es aber nicht. Der Gleichstellungsbericht erwähnt nämlich an anderer Stelle eben Barrieren beim Eindringen in die jeweils "fremde" Branche, sodass allein die Präferenzen nicht die Ursache sein dürften. 
 
Dass die Initiative trotz der Tatsache, dass es auch einen berenigten Gender Pay Gap gäbe, den unberenigten als Marke für den Equal Pay Day ausgewählt hat, dürfte zum einen an der Meinung liegen "Je krasser die Zahl, umso größer die Aufmerksamkeit". Dem stimme ich zwar persönlich nicht zu, aber naja. Die eigentliche Problematik ist aber, dass die Aspekte (z.B. Ausbildungsniveau, Berufserfahrung, Dienstalter, Berufsgruppe, Beschäftigungsumfang, Tarifbindung des Arbeitgebers, Unternehmensgröße, Einfluss der öffentlichen Hand auf die Unternehmensführung, Wirtschaftszweig, Art des Wohnorts), um die der bereinigte Gender Pay Gap bereinigt ist, selber Folge der Diskriminierung am Arbeitsplatz sein können. 

Insofern gehe ich hier mit und sage: Einfache Zahlen um aufmerksam zu machen. Wenn die Schwächen des Equal Pay Day dazu führen, dass man nette Disksussionen auf Twitter führt, wie ich heute, und man sich hinsetzt und die Zahlen hinterfragt, umso besser.

Happy Equal Pay Day, Ladies!


* Ein Ted Talk (unbedingt ansehen), den ich vor einigen Wochen geschaut habe, hat mich offenbar nachhaltig geprägt. Talithia Williams plädiert auf unglaublich unterhaltsame Weise dafür, Statistiken, die die Gesundheit und somit den eigenen Körper betreffen, zu hinterfragen. Sie skandiert hierfür den Satz "Show me the data". Bei mir hat es gewirkt: bei allem, was ich heute so gelesen habe, klang mir dieser Satz in den Ohren.

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