Was fürchten Sozialwissenschaftler? de.Wikipedia. Warum fürchten Sozialwissenschaftler de.Wikipedia? Weil dort zuweilen ein Unsinn steht, der an Halbwissen und an assoziativ imaginierten Kenntnissen kaum zu überbieten ist. Nicht zuletzt deshalb reagieren die meisten Sozialwissenschaftler, die das “Wissenschaftler” und nicht das “Sozial” betonen, sehr gereizt darauf, wenn ihre Studenten de.Wikipedia zitieren, und nicht zuletzt deshalb steht in den meisten Merkblättern unterschiedlichster Hochschulen zur Art und Weise, in der eine studentische Seminar-, Bachelor- oder Magisterarbeit erstellt werden soll, in Variation immer derselbe Satz: Wikipedia ist keine wissenschaftliche Quelle!

Und wer für die Berechtigung der Warnung vor Wikipedia eine Begründung braucht, ein Anschauungsbeispiel, der sollte sich ansehen, was die deutsche Ausgabe der Online-Enzyklopädie, die mit einer richtigen Enzyklopädie vor allem im Bereich der Sozialwissenschaften so viel zu tun hat, wie ein Kaufladen für Kinder mit der Auslage von Edeka, zum Thema Gender Pay Gap zu sagen weiß.

Das Gender Pay Gap oder besser: das Gender Wage Gap, dazu gleich mehr, ist bekanntlich der prozentuale Unterschied zwischen dem durchschnittlichen Bruttostundenlohn aller männlichen und aller weiblichen Erwerbstätigen. Anders formuliert: Man wirft alle Bruttostundenlöhne der Männer in einen Topf, und zwar ohne Rücksicht auf die unterschiedliche Art und Weise, in der der jeweilige Bruttostundenlohn zu Stande kommt, tut dasselbe für die Bruttostundenlöhne der Frauen und dividiert die sich jeweils ergebende Summe durch die jeweilige Anzahl der Erwerbstätigen. Die resultierenden Werte kann man dann voneinander abziehen, um die nominale Differenz zwischen den durchschnittlichen Bruttostundenlöhnen zu erhalten, und man kann die Differenz auf den durschnittlichen Bruttostundenlohn der Männer prozentuieren, um den bekannten Prozentwert, der durch die Medien als unbereinigtes Gender Pay Gap geistert, zu erhalten.

Die Ausagekraft des unbereinigten Gender Pay Gaps ist gleich null, denn man vergleicht Äpfel mit Birnen, Vollzeiterwerbstätige mit Halbtagserwerbstätigen, Hochgebildete mit Niedriggebildeten und so weiter. Wer entsprechend das unbereinigte Gender Pay Gap, also die öminösen 22% für Deutschland, zitiert, der hat sich schon als Dilettant, der keine Ahnung hat, disqualifiziert. Um überhaupt etwas über ein Gender Wage Gap aussagen zu können, muss man seine Theoriengeschichte kennen und berücksichtigen, und hier beginnt die Geschichte der Ahnungslosigkeit und der Ignoranz, die sich zu einem Unsinnsartikel zum Gender Pay Gap bei Wikipedia verschworen haben.

“Die in der Analyse des Gender Wage Gap vorrangig zur Anwendung kommenden Verfahren sind die Regressionsanalyse und die Oaxaca-Blinder Zerlegung.

Bei der multiplen linearen Regressionsanalyse wird die geschlechtliche Zugehörigkeit als eine Variable unter vielen in die Analyse einbezogen und so der Beitrag einzelner Faktorengruppen zur Erklärung der Lohndifferenz untersucht.

Bei der (nach Ronald Oaxaca und Alan Blinder benannten) Oaxaca-Blinder Komponenten-Zerlegung werden empirische Untersuchungen zur Frage, welcher Anteil des Gender Wage Gap auf Diskriminierung zurückzuführen ist, vorrangig mit Hilfe dieses Verfahrens durchgeführt. Dieses Modell beruht auf der Annahme, dass sich der Entgeltunterschied additiv aus zwei Komponenten zusammensetze, von denen eine ausschließlich auf Unterschieden in bestimmten „erklärenden“ Variablen wie etwa Qualifikation und Branche (dem sogenannten Ausstattungseffekt) beruhe, die zweite hingegen ausschließlich auf einer unterschiedlichen Behandlung von Beschäftigtengruppen mit ansonsten gleichen Eigenschaften (den sogenannten Gruppeneffekt).”

Um sich zum Gender Wage Gap sinnvoll äußern zu können, muss man zunächst einmal wissen, was das Gender Wage Gap eigentlich ist. Wir haben hier die Bezeichnung Gender Wage Gap benutzt, weil es eine gute Möglichkeit darstellt, die Scharlatane unter den Gapern von den Ernsthaften zu unterscheiden. Und wenn wir bei den Ernsthaften, den Wage-Gapern, bleiben, dann müssen wir feststellen, dass zunächst ein paar theoretische Annahmen notwendig sind, um überhaupt zum Gender Wage Gap zu kommen und die theoretischen Annahmen entstammen der Humankapitaltheorie von Gary S. Becker. Das ist eine Ironie der Geschichte, dass ausgerechnet Feministen und andere Sozialisten, die nicht müde werden, das in ihrem Fall: Gender Pay Gap zu beschwören, auf der Humankapitaltheorie aufsetzen, denn ohne Beckers Arbeiten hätten sie nie von einem Gap erfahren, was man im Nachhinein als unglückliche Fügung der Geschichte ansehen muss.

Wie dem auch sei, Becker ist Neoklassischer Ökonom, d.h. er geht davon aus, dass man Fakten zu Darstellungszwecken vollständig im ökonomischen Modell erklären kann. Nehmen wir den Fakt der Höhe des Lohnes von Person X, dann kann dieses Gehalt nach Ansicht von Becker vollständig durch das Humankapital und die Produktivität von X erklärt werden. Person X investiert in Humankapital und kann seiner Investition entsprechend Humankapital an einen Arbeitgeber verkaufen, der wiederum das Humankapital in Produktivität umrechnet und entsprechend entlohnt, wobei mehr Humankapital mit mehr Produktivität und entsprechend höhererm Lohn einhergeht.

Diese Idee hat Jakob Mincer (1974) zu seiner berühmten Mincergleichung inspiriert, in der versucht wird, Humankapital, das man nicht direkt messen kann, in messbare Bestandteile zu zerlegen. Wenn man davon ausgeht, dass zwischen Humankapital und Gehalt eine je desto Beziehung besteht, je höher das Humankapital, desto höher das Gehalt, dann legt diese Annahme eine lineare Beziehung zwischen Humankapital und Gehalt nahe, und die einfachste Form eine solche Beziehung darzustellen, ist die Regressionsgleichung:

Im Fall der Mincergleichung wird das (logarithmierte – logarithmiert, um Ausreißerwerte einzuebnen) Gehalt als Funktion formaler Bildung (x1) und Arbeitserfahrung (x2) angenommen. Die Betas (ß) geben an, wie stark sich formale Bildung oder Arbeitserfahrung auf den Lohn auswirkt und z gibt an, wie groß der Anteil des Gehalts ist, der nicht über Arbeitserfahrung und formale Bildung erklärt werden kann. Entsprechend kann man auf Grundlage der Mincer-Gleichung erwarten, dass ein älterer Arbeitnehmer für eine vergleichbare Tätigkeit besser entlohnt wird, als ein jüngerer Arbeitnehmer, eben weil er über mehr Arbeitserfahrung verfügt und für ihn die Wahrscheinlichkeit, dass er Fehler macht, geringer ist als für einen jüngeren Arbeitnehmer. Dieses Alters-Gap hat bislang keinen medialen Aufruhr verursacht, im Gegensatz zum Gender-Gap, denn hier sind andere Interessen im Spiel.

Man kann die Mincergleichung nach Geschlecht zerlegen (siehe Abbildung), wobei das S hier angibt, dass mehrere persönliche Charakteristika (also Arbeitserfahrung und formale Bildung) in die Berechnung eingegangen sind. Diese Gleichung ist die Grundlage der Dekomposition, die Oaxaca vorgeschlagen hat. Oaxacas Vorschlag zerlegt die Regressionsgleichung in einen erklärten Teil, der sich in der Abbildung außerhalb der eckigen Klammern findet und einen unerklärten Teil (innerhalb der eckigen Klammern). Wer sich ein wenig mit den Gleichungen befasst, sieht, dass der ganze Zauber der Dekomposition darin besteht, für alle Charakteristika die Effektstärken (ß) für die Berechnung der Gehälter von Männern von denen der Berechnung von Frauen zu subtrahieren. Zudem subtrahiert Oaxaca die Konstanten (a) voneinander, was interessant ist, da “a” den y-Achsenabschnitt angibt, an dem die Regressionsgerade die y-Achse schneidet. Den y-Achsenabschnitt kann man als eigenschaftsfreies Anfangsgehalt interpretieren, was zu dem Schluss führt, dass Oaxaca implizit anzunehmen scheint, dass ein unterschiedliches Anfangsgehalt bei Kontrolle der Charakteristika auf Diskriminierung zurückzuführen ist.

Wie man den Ausführungen entnehmen kann, basiert das Gender Wage Gap in seiner dekompostierten zerlegten Form auf einer linearen Regression und somit auf den idealen Annahmen, die bereits Becker in seinem Modell hat, d.h. dass es möglich ist, das Gehalt, das ein Mensch für seine Arbeit erhält, vollständig als Funktion seines Humankapitals, also seiner Bildung und seiner Arbeitserfahrung in Mincers Operationalisierung zu erklären. Die ideale Modellwelt und vor allem die Fähigkeit, sie empirisch zu finden, hängt nun davon ab, nach Möglichkeit alle relevanten Charakteristika zu erfassen, die Humankapital, d.h. Arbeitserfahrung und Bildung abbilden und Gehalt erklären. Und hier trennen sich die Pfade der Wisseschaftler:

Oaxaca (1973) nimmt an, dass Humankapital durch die folgenden Variablen abgebildet wird: Bildungsstand, Arbeitserfahrung, Beruf, Wirtschaftszweig, Gesundheitsprobleme, Teilzeitarbeit, Familienstand, Region, städtisches Wohngebiet. Blinder (1973), der unabhängig von Oaxaca zu einer ähnlichen Methode der Dekomposition gekommen ist, denkt, dass die folgenden Variablen zur Operationalisierung von Humankapital taugen: Alter, Region, Bildungsstand, Ausbildungsstand, Beruf, Gewerkschaftsmitgliedschaft, Gesundheit, lokaler Arbeitsmarkt, Mobilität, Verbleib auf dem derzeitigen Arbeitsplatz (Blinder, 1973). Die erheblichen Unterschiede in den Variablen, die man in die Analyse steckt, haben entsprechende Unterschiede in den Ergebnissen zur Folge.

Das ist misslich, denn die Validität der Idee von Oaxaca und von Blinder, die Unterschiede der linearen Erklärung des Gehalts von Frauen bzw. von Männern als Diskriminierung zu interpretieren, hängt natürlich massiv davon ab, wie vollständig die Variablen erfasst sind, die Humankapital und damit Produktivität und über Produktivität Gehalt erklären. Deshalb sind sich Ökonomen, die ernsthaft mit der Erklärung von Gehaltsunterschieden befasst sind, der Relativität der Erklärung bewusst und zudem zurückhaltend, ihr Ergebnis als Diskriminierung zu interpretieren. Dass die Höhe des Gender Wage Gaps von den Variablen, die im Modell berücksichtigt wurden, abhängig ist, hat Oaxaca selbst thematisiert:

„It is clear that the magnitude of the estimated effects of discrimination crucially depends upon the choice of control variables for the wage regression. A researcher’s choice of control variables implicitly reveals his … attitudes towards what constitutes discrimination in the labour market”(Oaxaca, 1973: 699).

Das ist eine sehr nette Umschreibung dafür, dass die von Oaxaca erdachte Methode für ideologischen Missbrauch sehr anfällig ist, denn die “attitude towards discrimination” kann den einen vermeintlichen Forscher davon abhalten, eine Variable zu berücksichtigen, die ein anderer Forscher berücksichtigt hat. Wie dem auch sei: Die Werte, die am Ende der Dekomposition stehen, können nicht als nominale Werte interpretiert werden und schon gar nicht eignen sie sich, um Mythen über das Ausmaß des Gender Wage Gaps zu spinnen – es sei denn, man will die Gender Wage Forschung als Gender Pay Mythos für seine Zwecke missbrauchen.

Das bringt uns zurück zum Beitrag auf Wikipedia.

Wie die oben zitierte Passage aus Wikipedia vor dem Hintergrund der zugegebener Maßen ausführlichen Darstellung zeigt, sind die Autoren des Wikipedia Artikels weitgehend mit Ignoranz und Ahnungslosigkeit geschlagen.

Sie sind der Meinung, die Oaxaca Komponenten Zerlegung müsse von einer multiplen Regression unterschieden werden, obwohl die Methode von Oaxaca gerade auf den Ergebnissen einer multiplen Regression aufbaut.

Sowohl die Methode von Blinder als auch die Methode von Oaxaca beruhen, wie das Zitat von Oaxaca deutlich macht, nicht auf der simplen Zerlegung in erklärten Gehaltsunterschied und Diskriminierung, sondern auf einer Vielzahl von Annahmen, von denen die Annahme, es sei möglich, die Variablen, die einen Einfluss auf Humankapital und Produktivität haben, im Modell alle zu berücksichtigen, mitnichten die einfachste ist.

Darüber hinaus werden nicht Entgeltunterschiede “erklärt”, es wird Entgelt erklärt und in der Dekomposition werden die Effektstärken der jeweiligen Erklärung für Männer und Frauen voneinander substrahiert.

Die Ahnungslosigkeit darüber, was bei der Analyse des Gender Wage Gaps eigentlich geschieht, schlägt sich in einer Vielzahl von Fehlern im Beitrag zum Gender Pay Gap nieder, von denen hier nur einige angsprochen werden sollen:

• de.Wikipedia: “Die Arbeitsmarktsegregation, d.h. Frauen und Männer arbeiten tendenziell in verschiedenen Wirtschaftssektoren oder Branchen, und die Unterbewertung der Arbeit von Frauen werden von der Europäischen Kommission als wichtige Gründe für den Gender Pay Gap angegeben. Untersuchungen zeigen, dass Berufe, die überwiegend von Frauen ausgeübt werden, im Durchschnitt schlechter bezahlt sind als von Männern dominierte Berufe.”
• Tatsächlich: Die Berechnung des Gender Wage Gaps basiert auf dem theoretischen Gerüst der Humankapitaltheorie. Was hier auf Wikipedia wie eine Diskriminierung durch Strukturen, das Patriarchat oder einen sonstigen Bösewicht daherkommt, ist in der Humankapitaltheorie das Ergebnis individueller Entscheidungen: Weil die meisten Frauen damit rechnen, ihre berufliche Karriere an irgend einem Punkt zu unterbrechen, um der Pflege des Nachwuchses willen, investieren sie nicht im gleichen Ausmaß in ihre Karriere wie Männer. Sie wählen Berufe, für die allgemeines Humankapital, das leicht transferierbar ist, ausreicht und meiden Berufe, in denen spezielles Humankapital, das mit Arbeitserfahrung und Commitment erreicht wird, benötigt wird. Spezielles Humankapital ist für Unternehmen wertvoller als allgemeines Humankapital, da man einen BA für soziale Arbeit leicht mit einem anderen BA für soziale Arbeit ersetzen kann, es jedoch mit hohen Kosten verbunden ist, den Spezialisten im Unternehmen, der die Programmierung von CNC-Geräten beherrscht, zu ersetzen. Entsprechend wird spezielles Humankapital besser bezahlt als allgemeines Humankapital. Das ist nicht verwerflich und schon gar keine Diskriminierung, ergibt sich vielmehr daraus, dass spezifisches Humankapital einfach wertvoller ist. Spezifisches Humankapital findet sich aufgrund ihrer unterschiedlichen Investitionsentscheidungen öfter bei Männern als bei Frauen.

• de.Wikipedia: “Die unterschiedliche Bildungs- und Berufswahl von Frauen und Männern wird durch geschlechtsspezifische Stereotypen beeinflusst.”
• In Deutsch: Frauen treffen Lebensentscheidungen, die manchen Autoren bei de.Wikipedia nicht passen. Mit Diskriminierung hat das überhaupt nichts zu tun, und die Stereotypisierung, so sie vorhanden ist, mag man beklagen, aber man wird akzeptieren müssen, dass manche Frauen, wie Catherine Hakim (2000) gezeigt hat, rund 20% der weiblichen Bevölkerung, es vorziehen, in Familie und nicht in Karriere zu investieren.

• de.Wikipedia: “Der Einfluss des privaten Engagements für die Familie auf Leistung einerseits und auf berufliche Karriere und Einkommen andererseits ist Gegenstand zahlreicher Studien. Die Europäische Kommission führt als einen der wichtigsten Gründe für den Gender Wage Gap die ungleiche Verteilung der Aufgaben in der Familie und Pflege, die weitgehend von Frauen getragen werden, an. […] US-Forscher bezeichnen die durchschnittlichen, mit Kindern verbundenen Einkommensverluste als „Mutterschaftsstrafe“ („motherhood penalty“). Diese Einkommenverluste sind auch nach der statistischen Kontrolle anderer relevanter Faktoren wie z. B. Bildung, Erfahrung, Voll- oder Teilzeitarbeit und Ethnizität vorhanden”
• Wenn die Europäische Kommission auf den Einfluss “des privaten Engagements” für Kinder hinweist und US Forscher auf einen Einkommensverlust von Müttern, wenn sie denn wieder arbeiten, hinweisen, dann muss festgestellt werden, dass niemand gezwungen wird, Kinder in die Welt zu setzen. Wenn eine Entscheidung zur Mutterschaft getroffen wird, dann geht damit ein Verlust von Humankapital einher (U.a. Wikipedia gebührt das Verdienst darauf hingewiesen zu haben und Frauen darin zu ermutigen, nicht in spezielles Humankapital zu investieren), denn die Zeit außerhalb des Arbeitsmarktes ist eine Zeit, in der man sein Humankapital nicht erhöhen kann, insbesondere nicht das spezifische Humankapital, das Gehaltsvorteile verschafft und in das Mütter ohnehin nicht investieren. D.h. die arbeistlose Zeit, in der sich Mütter um den Nachwuchs kümmern, ist eine Zeit, in der sie relativ zurückfallen, denn ihr ohnehin nur allgemeines Humankapital verliert weiter an Wert, da Männer, die in der Zeit, in der Frauen Mutter sind, arbeiten, ihren Abstand zu den Müttern mit Blick auf das Gehalt vergrößern. Auch das hat nichts mit Diskriminierung zu tun, sondern damit, dass man nicht alles gleichzeitig machen kann und entsprechend zu den Entscheidungen und den Konsequenzen, die damit einhergehen, stehen muss.

Der Beitrag zum Gender Pay Gap auf de.Wikipedia zeichnet sich also durch ein munteres Durcheinander aus, das mit einer Darstellung der Diskussion zum Gender Pay Gap nichts zu tun hat und nicht einmal dann, wenn man verquere Ansätze wie den Devaluations-Ansatz oder die feministische Geschlechtsrollentheorie berücksichtigt, die von nicht-Ökonomen ersonnen wurden, um eine ökonomische Variable zu erklären, dem Stand der Forschung enstprechen. Der Beitrag vermittelt vielmehr den Eindruck von nicht-Können, von Ahnungslosigkeit gepaart mit Ignoranz, ein Eindruck, der durch das zwanghafte zitierten von OECD, Europäischer Kommission und sonstiger offizieller Quellen, von denen man nicht gerade objektive und schon gar keine korrekten Darstellungen zu ideologischen Themen erwarten kann, noch verstärkt wird.

Das Bild des ideologischen Durcheinanders, das nicht nur der ökonomischen, sondern auch der soziologischen Forschung zum Thema Gender Wage Gap Gewalt antut, wird dadurch abgerundet, dass sich unter den Bearbeitern bezahlte Aktivisten wie Fiona B. (aka Fiona Baine, aka Fiona) finden, die ihre nicht vorhandenen Kenntnisse von Fakten (wir wissen ja seit einer in Mannheim preisgekrönten Publikation, dass Frauen genetisch an der Kenntnis von Fakten ge-, be- oder verhindert sind) durch ideologische Agitation auszugleichen versuchen. Was dabei herauskommt, ist ein Unsinn, der den Schluss nahe legt, dass das Projekt Wikipedia zumindest in Deutschland gescheitert ist.

Schließlich geht es um Aggregate, wenn von Männern und Frauen die Rede ist. Aggregate haben in der Regel die Angewohnheit sich innerhalb der Gruppen, die verglichen werden, stärker zu unterscheiden als zwischen den Gruppen. Mit anderen Worten: Der Gehalts-Gap zwischen einer Mausschubserin, die tagelang verzweifelt versucht, von einer Maske in die nächste zu kommen und der Putzfrau, die in der Zwischenzeit das Büro der Mausschubserin erkennbar reinigt, ist vermutilch höher als das Gap zwischen Männern und Frauen, nur thematisiert es niemand, weil Putzfrauen nicht einmal unter Staatsfeministen eine Lobby haben, die kennen nämlich nur sich und ihre eigenen Vorteile.

Literatur

Becker, Gary S. (1996). The Economics of Life. From Baseball to Affirmative Action, to Immigration. How Real-World Issues Affect our Everyday Life. New York: McGraw-Hill.

Becker, Gary S. (1976). The Economic Approach to Human Behavior. Chicago: University of Chicago Press.

Blinder, Alan S. (1973). Wage Discrimination: Reduced Form and Structural Estimates. Journal of Human Resources 8(4): 436-455.

Hakim, Catherine (2000). Work-Lifestyle Choices in the 21^st Century. Oxford: Oxford University Press.

Mincer, Jacob (1974). Schooling, Experiences and Earnings. Cambridge: National Bureau of Economic Research.

Oaxaca, Ronald L. (1973). Male-female Wage Differentials in Urban Labour Markets. International Economic Review 14(3): 693-709.