In meiner Hausarbeit möchte ich mich einer speziellen Erklärung zum sogenannten Gender Pay Gap zuwenden, nämlich der statistischen Diskriminierung, die oft als Erklärung für den "Rest" des bereinigten Pay Gaps verwendet wird.
Ich werde im Theorieteil zuerst in Abschnitt 2.1 auf den Gender Pay Gap eingehen und auf die Erklärung zu unbereinigtem und bereinigtem Pay Gap. Im Abschnitt 2.2 wird das Konzept der statistischen Diskriminierung erläutert. Abschnitt 3 widmet sich dann ausgewählten Studien zu statistischer Diskriminierung, wobei in Abschnitt 3.1 die Wichtigkeit von Experimenten verdeutlicht wird, bevor in Abschnitt 3.2 einige Studien aufgeführt werden und schließlich in Abschnitt 3.3 ein Exkurs zur ökonomischen Rationalität von statistischer Diskriminierung stattfindet. Die Arbeit stellt die Wichtigkeit von experimentellen Studien zur Untersuchung der statistischen Diskriminierung heraus und zeigt durch die aufgeführten Studien, wie viele Aspekte von Ungleichheit von Frauen und Männern auf dem Arbeitsmarkt durch diese erklärt werden können. Das Fazit bietet einen Ausblick, wie statistische Diskriminierung verringert werden könnte.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Statistische Diskriminierung als Theorie zur Erklärung des Gender Pay Gap
2.1 Der Gender Pay Gap
2.2 Statistische Diskriminierung
3. Forschungsstand
3.1 Lohungleichheit aufgrund statistischer Diskriminierung testen: Experimente und alternative Studien statt Regression
3.2 Studien zur statistischen Diskriminierung
3.3 Ist statistische Diskriminierung ökonomisch rational?
4. Fazit
Zielsetzung und thematische Schwerpunkte
Die vorliegende Seminararbeit untersucht die statistische Diskriminierung als theoretischen Erklärungsansatz für geschlechtsspezifische Lohnunterschiede. Dabei steht die Forschungsfrage im Mittelpunkt, inwieweit das Konzept der statistischen Diskriminierung – in Abgrenzung zu anderen Diskriminierungsformen – dazu beitragen kann, den bereinigten Gender Pay Gap sowie Phänomene wie die Unterrepräsentanz von Frauen in Führungspositionen zu erklären.
- Grundlagen des Gender Pay Gap und Differenzierung zwischen unbereinigten und bereinigten Werten
- Konzeptionelle Einordnung der statistischen Diskriminierung und des Teufelskreises
- Methodische Herausforderungen bei der Messung von Diskriminierung mittels Regressionsanalysen
- Die Bedeutung von experimentellen Studiendesigns (z.B. Vignetten-Studien) zur Identifikation diskriminierender Muster
- Diskussion der ökonomischen Rationalität von Arbeitgeberentscheidungen bei der Personalwahl
Auszug aus dem Buch
2.2 Statistische Diskriminierung
Ein Erklärungsansatz für den Gender Pay Gap bietet die statistische Diskriminierung. Im Gegensatz zu taste for discrimination, ist statistische Diskriminierung nicht die Diskriminierung, wie sie im herkömmlichen Sinne verstanden wird. Während Taste for discrimination bedeutet, dass Arbeitgeber*innen unter der Prämisse, dass die Arbeit von Männern und Frauen vollkommen gleichwertig ist, dennoch die eines Geschlechts bevorzugen und zwar nur aufgrund eigener Vorurteile (vgl. Achatz 2018: 395f.), spielen eigene Vorurteile bei der statistischen Diskriminierung keine Rolle. Hier orientieren sich die Arbeitgeber*innen aufgrund von unvollständigen Informationen über einzelne Arbeitnehmer*innen an statistischen Informationen über die Gruppe, der diese angehören. So kommt es zu einer Diskriminierung von Frauen aufgrund von statistischen Informationen über ihre Gruppenzugehörigkeit, die Arbeitgeber*innen zur Verfügung stehen (vgl. Hinz & Auspurg 2010: 137f.). Osterloh schreibt zur statistischen Diskriminierung von Frauen: „Beispielsweise gehen Arbeitgeber davon aus, dass Frauen mit Kindern gerne in Teilzeit arbeiten, was in Toppositionen als störend angesehen wird. Das mag zutreffend sein oder nicht, im Einzelfall führt diese Annahme zu diskriminierenden Praktiken aufgrund von Stereotypen, etwa wenn die betroffene Managerin die Kinderbetreuung perfekt organisiert hat.“ (ebd. 2019: 189).
Als Theorie ist die statistische Diskriminierung langfristig nur dadurch erklärbar, dass die Informationen über die Gruppenzugehörigkeit von Frauen reproduziert werden, da diese sich über die statistische Diskriminierung bewusst sind. Andernfalls würde die statistische Diskriminierung mit der Zeit verschwinden, wenn Arbeitgeber*innen ihre Erwartungen anpassen, nachdem sie produktive Arbeitnehmerinnen eingestellt haben (vgl. Binder 2007: 53f.). Hinz und Auspurg bezeichnen dieses Phänomen als einen Teufelskreis: Da Frauen sich der statistischen Diskriminierung bewusst sind, meiden sie von vornherein Berufe, bei denen solche Informationsprobleme vorliegen und investieren weniger in ihre Aus- und Weiterbildung. Dies führt dazu, dass sich die statistischen Informationen zum Beispiel über Frauenberufe oder geringere Weiterbildungen von Frauen reproduzieren (vgl. Hinz & Auspurg 2010: 137f.).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung stellt die Relevanz des Gender Pay Gap dar und führt die statistische Diskriminierung als zentralen Erklärungsansatz für den bereinigten Lohnunterschied ein.
2. Statistische Diskriminierung als Theorie zur Erklärung des Gender Pay Gap: Dieses Kapitel definiert den Gender Pay Gap und erläutert das theoretische Konzept der statistischen Diskriminierung sowie den damit verbundenen Teufelskreis.
3. Forschungsstand: Hier wird aufgezeigt, warum herkömmliche Regressionsanalysen bei der Messung von Diskriminierung an Grenzen stoßen und welche Vorteile experimentelle Studien bieten.
4. Fazit: Das Fazit fasst zusammen, dass statistische Diskriminierung eine wesentliche Komponente zur Erklärung des bereinigten Pay Gaps ist und betont die Notwendigkeit unternehmensinterner Statistiken zur Verringerung diskriminierender Praktiken.
Schlüsselwörter
Statistische Diskriminierung, Gender Pay Gap, Arbeitsmarktsoziologie, Lohungleichheit, Teufelskreis, Experimentelle Studien, Vignetten-Analyse, Rationalität, Personalpolitik, Humankapital, Selbstselektion, Geschlechtersegregation, Beschäftigungsdiskriminierung, Karriereverlauf, Mutterschaft.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der theoretischen Erklärung von Lohnunterschieden zwischen Frauen und Männern unter besonderer Berücksichtigung der statistischen Diskriminierung.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind der Gender Pay Gap, die ökonomische Rationalität von Arbeitgeberentscheidungen und die Wirksamkeit verschiedener wissenschaftlicher Untersuchungsmethoden zur Messung von Diskriminierung.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist aufzuzeigen, inwiefern statistische Diskriminierung den Lohnunterschied erklärt, der nach Bereinigung um klassische Humankapitalfaktoren verbleibt.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine Literaturanalyse, die verschiedene empirische Studien vergleicht – insbesondere den Kontrast zwischen Regressionsanalysen und experimentellen Vignetten-Studien.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Fundierung des Konzepts sowie eine kritische Auseinandersetzung mit dem Forschungsstand, einschließlich experimenteller Untersuchungen zur ökonomischen Rationalität.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den prägenden Begriffen zählen neben statistischer Diskriminierung vor allem der Gender Pay Gap, die Vignetten-Analyse sowie die self-fulfilling prophecy im Kontext des Arbeitsmarktes.
Inwiefern unterscheiden sich „Taste for Discrimination“ und „Statistische Diskriminierung“?
Während „Taste for Discrimination“ auf persönlichen Vorurteilen der Arbeitgeber basiert, beruht statistische Diskriminierung auf der Entscheidung rationaler Akteure, aufgrund unvollständiger Informationen auf Gruppeneigenschaften zurückzugreifen.
Warum kritisieren die Autoren klassische Regressionsanalysen bei diesem Thema?
Kritisiert wird, dass Regressionen oft nicht in der Lage sind, kausale Diskriminierungseffekte sauber von anderen Faktoren zu trennen, weshalb experimentelle Designs als überlegen angesehen werden.
Was besagt die „Self-fulfilling prophecy“ im Kontext der Arbeit?
Sie beschreibt den Prozess, bei dem Frauen aufgrund erwarteter Diskriminierung ihre Humankapitalinvestitionen reduzieren, was Arbeitgeber wiederum in ihrem diskriminierenden Verhalten bestätigt.
Lohnt sich statistische Diskriminierung ökonomisch für Unternehmen?
Die Arbeit legt nahe, dass statistische Diskriminierung für Unternehmen oft nicht rational ist, da sie auf falschen Annahmen über Fluktuationsraten und Produktivität basieren kann, die durch genauere interne Daten widerlegt würden.
- Quote paper
- Carina Siebler (Author), 2019, Inwiefern kann statistische Diskriminierung und der Teufelskreis der statistischen Diskriminierung den Gender Pay Gap erklären?, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/965885
