Das Gender-Pay-Gap: Datenbeschwörung aus Berlin

Eigentlich habe ich derzeit wenig Lust, mich mit Genderthemen zu beschäftigen. Das Wetter ist schön, unser neues Haus nimmt langsam Gestalt an, es gibt viel zu tun und vieles, woran man sich freuen kann. Warum also sollte man sich mit Genderthemen befassen, die einzig dazu geeignet sind, einem den Ärger ins Gesicht zu treiben, ob der Stupidität, mit der immer und immer wieder derselbe falsche Unsinn vorgetragen wird, ob der Fixierung, mit der gebetsmühlenartig behauptet wird, eine Gesellschaft bestehe vornehmlich aus Männern und Frauen und nicht aus Menschen und ob der boshaften, an die Beschreibung der Inquisition erinnernden Art und Weise, in der gegen Kritiker vorgegangen wird, die anmerken, dass das gesamte Gender-Wolkenkuckucksheim auf einem Fundament aus Illusion und Lügen gebaut wurde?

Aber: Unser Postfach läuft derzeit über mit Hinweisen auf Genderunsinn, aus den Kaderschmieden der Genderideologen, die offensichtlich die Sommerpause dazu nutzen wollen, ungestört von wirklichen und relevanten Nachrichten ihren Unsinn unters Volk zu streuen. Also werde ich mich heute mit einer “Untersuchung” aus dem neuen Haus und Hof Institut des Genderismus: dem DIW in Berlin beschäftigen, die sich mit dem drögen Ladenhüter “Gender Pay Gap” auseinandersetzt und abermals nachzuweisen versucht, dass es eine Diskriminierung von Frauen am Arbeitsmarkt gibt. Sie wissen schon, der böse Kapitalist mit Hakennase und verstohlenem Blick, der arme und hilflose Frauen ausnutzt und ihnen weniger bezahlt als Männern, obwohl sie genauso viel arbeiten oder genauso schwer stemmen … Natürlich wird dieses Bild in Berlin beim DIW nicht bemüht. Dort ist man, nein dort geben sich Patricia Gallego Granados und Johannes Geyer distinguiert und dekompostieren, hätte ich fast gesagt, nein führen eine Dekompositionsanalyse der Bruttomonatslöhne getrennt nach Geschlecht durch, und zwar auf Basis der Hausdaten des DIW, den Daten des Sozioökonomischen Panels (SOEP), von denen jeder, der sie einmal vor sich hatte, weiß, dass sie nicht das Gelbe vom Ei sind, das die Hersteller der Daten behaupten.

Wenden wir uns zunächst der Messung der zentralen Variable für das Gender Pay Gap zu. Das SOEP, einst dazu gedacht, wirtschaftlich und sozialwissenschaftlich relevante Fragestellungen zu beantworten, hat einen ziemlich ausführlichen Fragebogenteil, der der Erhebung des Einkommens gewidmet ist. Die Abbildung rechts zeigt die für die Berechnung des “Gender Pay Gaps” notwendigen Fragen nach dem Einkommen, und sie wirft die Frage auf, was von den Einkommensformen, die Autoren dem Bruttoeinkommen zugerechnet haben, und ggf. warum sie die vielfältigen Transferzahlungen, die Frauen vom Staat erhalten, z.B. dafür, dass sie sich als fruchtbar bewiesen haben, nicht in deren Bruttomonatseinkommen eingerechnet haben. Dass sie das nicht getan haben, ergibt sich logisch daraus, dass sie einen Stundenlohn berechnet haben und dazu bedarf es der Nutzung der folgenden Frage:

50. Wie viele Wochenstunden beträgt Ihre vereinbarte Arbeitszeit ohne Überstunden? […] Stunden pro Woche […] Keine festgelegte Arbeitszeit …….

Der Stundenlohn wird also dadurch errechnet, dass das angegebene Bruttomonatseinkommen, woraus es auch immer bestehen mag, durch die Anzahl der angegebenen Wochenarbeitsstunden (auf einen Monat hochgerechnet) dividiert wird. Gerade vor diesem Hintergrund wäre es wissenschaftlich lauter, die genaue Berechnung der zentralen Variablen “Bruttomonatslohn” und “Bruttostundenlohn” anzugeben, also, welches Einkommen denn nun genau den “Bruttomonatslohn” ausmacht und welches nicht. Aber, was red’ ich, wissenschaftliche Lauterkeit, wir haben es mit einem Genderthema zu tun! Also weiter in der Litanei der Frauendiskriminierung.

Kurz zusammengefasst untersuchen die Autoren in ihrem Bericht und auf Grundlage der Daten des SOEP wie  gut sich die Stundenlöhne von Männern und Frauen im Vergleich zu einander über eine Reihe “struktureller Variablen” wie “Stundenlohn, gearbeitete Stundenzahl, Ausbildungsniveau. Arbeitserfahrung, Anstellungsdauer, Firmengröße, Branche und Tätigkeit” erklären lassen und ob nach Berücksichtigung dieser Variablen, ein Unterschied in den Bruttomonatslöhnen (Bruttostundenlöhnen) von Männern und Frauen besteht. Herauskommt u.a.:

[1] “Im unteren Bereich der Einkommensverteilung der Bruttomonatseinkommen können wir unter Berücksichtigung dieser Merkmale die gesamte Lohnlücke auf beobachtbare Faktoren zurückführen. Der unerklärte Teil der Lohnlücke ist in diesem Bereich sogar negativ, das heißt, dass Frauen sogar eine günstigere Entlohnung als Männer erhalten” (6).

Und:

[2]”Westdeutsche Frauen arbeiten häufiger in Teilzeit, gehen häufiger geringfügiger Beschäftigung nach und haben auch längere familienbedingte Erwerbsunterbrechungen [gemeint ist: als ostdeutsche Frauen]. … In Ostdeutschland sind diese Faktoren weniger relevant für die Erwerbsbiografien von Frauen, die Einkommensdifferenz zu den Männern ist entsprechend kleiner” (6-7)

Und:

[3]”Der unerklärte Teil der Lohnlücke steigt mit den Stundenlöhnen…” (7)

Und:

[4]”Der unerklärte Teil der Lohnlücke wird allgemeinhin als Diskriminierung interpretiert”.

Hier, was von diesen Ergebnissen halten ist:

[1] und [3]: Wenn in einem Datensatz als Ergebnis im unteren Bereich der Einkommensverteilung (von wo bis wo geht der untere Bereich? – Angabe fehlt im Text) ein Gender Pay Gap nicht vorhanden ist und mit dem Stundenlohn immer größer wird, dann fragt sich ein normaler empirischer Sozialforscher, ob er hier vielleicht ein statistisches Artefakt gemessen hat und dabei ist, sich zum Narren vor der Zunft zu machen, weil er etwas in die Daten hinein interpretiert, was nicht da ist. Wenn er sich das fragt, fällt ihm vielleicht ein, wie er den Stundenlohn berechnet hat, nämlich durch simple Division der Stunden, die die Befragten angeben, gearbeitet zu haben, durch das angegebene Bruttoeinkommen (was auch immer als Bruttoeinkommen im vorliegenden Fall gezählt wird).

Nun erfolgt die Frage nach dem Einkommen, Frage 82, ohne Bedingung, d.h. ein Arbeiter wird wohl angeben, was auf seinem Lohnzettel steht, z.B. 3.150 Euro brutto. Diese Summe wird durch die Anzahl der Arbeitsstunden geteilt, die der Arbeiter angegeben hat, wobei er explizit aufgefordert wurde, die Anzahl der Überstunden nicht anzugeben. Wenn unser Arbeiter also die tarifliche Arbeitszeit von z.B. 37,5 Wochenstunden angibt, sein Monatslohn aber, sagen wir der Einfachheit halber, 10 Überstunden pro Woche enthält, dann berechnen die beiden Autoren vom DIW, einen Stundenlohn von 21 Euro brutto, wo es tatsächlich einen Bruttostundenlohn von 16,60Euro gegeben hat. Sie überschätzen das Verdienst somit um krasse 26,5%. Das ist einer der Gründe, wegen denen wir auf ScienceFiles bereits vor Jahren darauf hingewiesen haben, dass es keinen Sinn macht, Überstunden aus der Berechnung des Gender Pay Gaps herauszulassen, es sei denn, man will unbedingt ein Gap berechnen. Damit ist auch erklärt, warum das Gender Pay Gap mit dem Studenlohn steigt, denn man kann annehmen, dass der Berechnungsfehler mit der Anzahl der Überstunden steigt, was sich rein mathematisch in einer zunehmenden Überschätzung des Stundenlohns und somit einer zunehmenden Differenz zum Stundenlohn von Frauen, die ja bekanntlich weniger Überstunden leisten als Männer, niederschlagen muss.

Einwurf vom Schreibtisch gegenüber; einer der berühmten Diefenbachschen Punkte: “Weil die Autoren Überstunden nicht berücksichtigen, verfügen sie entsprechend über kein Maß tatsächlich geleisteter Arbeitszeit und können entsprechend ihre gesamte Analyse in den Mülleimer werfen”.

Das Berücksichtigen der insgesamt geleisteten Arbeitszeit ist eigentlich ein Aufgabe für Studenten im ersten Semester Statistik. Eine weitere Aufgabe für Studenten im ersten Semester ist die Frage, warum der Satz [4] “Der unerklärte Teil in der Lohnlücke wird allgemeinhin als Diskriminierung erklärt”, dazu geführt hat, dass sie durch die Methodenklausur gefallen sind. Antwort: Wir machen Wissenschaft, d.h. was wir nicht erklären können, ist zunächst einmal unerklärt. Es wird nicht interpretiert oder al gusto als Diskriminierung bezeichnet, denn es gibt keinerlei Hinweise darauf, dass der unerklärte Teil der Varianz Ergebnis von Diskriminierung ist. Der unerklärte Teil der Varianz heißt nicht umsonst unerklärter Teil. Er harrt der Erklärung, und nur Ideologen stürzen sich auf unerklärte Teile von Varianzen, allerdings nur in sehr spezifischen Kontexten, um sie mit ihren eigenen Wahngebilden und Phantasien zu füllen.

Jede statistische Analyse hat einen unerklärten Teil der Varianz und in 99,5% der Fällen kommt der Sozialforscher, der die entsprechende Berechnung durchgeführt hat, nicht einmal auf die Idee, den unerklärten Teil der Varianz überhaupt zu beachten. Man muss sich, nein, man muss sich nicht fragen, warum dies beim Gender Pay Gap anders ist: Genderthemen tendieren dazu eine Sorte “Mensch” anzuziehen, die nichts über die Realität weiß, aber alles zu wissen glaubt. Früher konnte man die krassesten dieser Fälle in Irrenhäuser sperren, heute bevölkern sie mitunter Universitäten und Institute.

Also: Auch die neuerliche Beschwörung der Daten aus dem DIW hat den Ladenhüter “Gender Pay Gap” nicht zu verkaufen vermocht. Es bleibt dabei, dass es keine Analyse gibt, die der Kritik oder der Prüfung standhält und in der Lage ist, ein Gender Pay Gap durch Diskriminierung zu erklären. Immerhin muss man Granados und Geyer zu Gute halten, dass sie zuweilen von einem Blitz wissenschaftlicher Lauterkeit gestreift zu werden scheinen:

“Bei den Monatslöhnen insbesondere im niedrigeren Einkommensbereich fällt der Gender Pay Gap vor allem durch die hohe Teilzeitquote bei Frauen sogar noch deutlicher aus. In den untersten Einkommensbereichen gibt es zwar auch eine erhebliche Anzahl Teilzeit arbeitender Männer, aber sie arbeiten im Schnitt deutlich mehr Stunden als Frauen” (11). Man erinnere sich: im niedrigen Einkommensbereich haben die Autoren nach eigenen Angaben kein Gender Pay Gap gefunden, nachdem sie Arbeitszeit usw. kontrolliert haben (siehe oben).

Nimmt man das letzte Zitat und die Zitate von oben zusammen, dann kann man feststellen, dass der Mythos des Gender Pay Gap dazu erfunden wurde, um Mittelschichtsfrauen, die sich dem Staat als Nachwuchsproduzent zur Verfügung stellen und deutlich weniger arbeiten als Männer und Unterschichtsfrauen, überproportional zu entlohnen, d.h. der Mythos dient der Mama, die im Einfamilienhaus sitzt und Däumchen dreht während sich der Nachwuchs in institutioneller Betreuung befindet. Nicht durch Arbeit, soll das Gap, das notwendig in der Zeit des Däumchen-Drehens und im Vergleich zur arbeitenden Bevölkerung auftritt, beseitigt werden, auch nicht durch Vollzeitarbeit, bei denen, die sich nur zu Halbtagsarbeit aufraffen können, sondern durch höhere Löhne. Das ist klassisches Rentseeking oder Leben auf Kosten Dritter.

Schließlich noch ein methodischer Nachtrag.
Es ist unter Sozialforschern bekannt, dass Fragen nach dem Einkommen, sensible Fragen sind, die häufig gar nicht oder nicht richtig beantwortet werden. Vor diesem Hintergrund wäre es angebracht, die Validität und Reliabilität gerade der Messung von Einkommen durch das SOEP zu belegen oder doch zumindest zu hinterfragen, insbesondere wenn man gesellschaftspolitisch relevante Forderungen darauf gründen will, wie dies Granados und Geyer am Ende ihres Textes getan haben. Aber die Frage zu stellen und zu beantworten, ob die Daten, die sie nutzen, verlässlich sind, ordnen sie vermutlich ihrem Verantwortungsbereich nicht zu, dafür sind andere verantwortlich…, z.B. ScienceFiles.

Und noch ein Nachtrag
Die Idee mit der unerklärten Varianz hat uns inspieriert: Will man die Bildungsnachteile erklären, die Jungen gegenüber Mädchen haben, dann bleibt auch nach Kontrolle von Leistung und sonstigen Variablen immer eine unerklärte Varianz. Wir schlagen vor, Genderisten sind einmal in ihrem Leben konsequent und interpretieren auch diese unerklärte Varianz als Diskriminierung, als Diskriminierung von Jungen durch Schulpersonal, also mehrheitlich weibliche Lehrer.

Unser Dank für den Hinweis auf den neuen DIW-Wochenbericht gilt Prof. Dr. Günter Buchholz.

---

Anregungen, Hinweise, Kontakt? -> Redaktion @ Sciencefiles.org

---

Wenn Ihnen gefällt, was Sie bei uns lesen, dann bitten wir Sie, uns zu unterstützen. ScienceFiles lebt weitgehend von Spenden. Helfen Sie uns, ScienceFiles auf eine solide finanzielle Basis zu stellen.

---

Wir haben drei sichere Spendenmöglichkeiten:

Donorbox

Unterstützen Sie ScienceFiles

---

Unsere eigene ScienceFiles-Spendenfunktion

---

Unser Spendenkonto bei Halifax:

ScienceFiles Spendenkonto: HALIFAX (Konto-Inhaber: Michael Klein):

• IBAN: GB15 HLFX 1100 3311 0902 67
• BIC: HLFXGB21B24

---