Ethnische Diversität reduziert Wahlbeteiligung! Wirklich? Tales of misery and imagination

Je höher die Ausländerquote in unmittelbarer Nachbarschaft, desto geringer die Wahlbeteiligung. Dieses Ergebnis hat André Förster gerade in der Zeitschrift „Electoral Studies“ veröffentlicht. Das Ergebnis ist auch dann stabil, wenn nach Bildung und Beruf kontrolliert wird.

Angesichts der erhöhten Zuwanderung von Flüchtlingen nach Deutschland hält Förster dieses Ergebnis für ein bedeutendes Ergebnis.

Produziert hat er es auf Grundlage von Aggregatdaten. Er hat also nicht die Wahlbeteiligung für einzelne Individuen, sondern nur für räumliche Strukturen, in seinem Fall für alle, die innerhalb eines Quadratkilometers wohnen im Aggregat. Diese „Grid-Daten“ des Statistischen Bundesamts teilen Deutschland in Quadrate zu einem Quadratkilometer ein, denen man dann Daten zuspielen kann: Die Arbeitslosenquote, den Ausländeranteil, die Wahlbeteiligung usw.

Entsprechend hat Förster keinen Zusammenhang auf individueller Ebene gemessen, sondern einen auf räumlicher Ebene. Damit aus einem solchen Zusammenhang etwas Sinnvolles wird, muss man ihn theoretisch unterfüttern, eine Theorie finden, die angibt, warum Wahlberechtigte, die mit proportional mehr Ausländern in ihrer Nachbarschaft konfrontiert sind, seltener wählen gehen sollten als Wahlberechtigte, die mit proportional weniger Ausländern in ihrer Nachbarschaft konfrontiert sind.

Eine solche Erklärung haben wir bei Förster, der den gerade veröffentlichten Beitrag als Teil seiner kumulativen Dissertation an der Universität Köln eingereicht hat, nicht gefunden. Das macht den Zusammenhang zu einem, der keine sozialwissenschaftliche Relevanz hat, denn man weiß nicht, ob es sich bei dem Zusammenhang um einen willkürlichen oder einen systematischen Zusammenhang handelt. Anders formuliert: Wenn Förster nach dem Rotweinverbrauch pro Kopf kontrolliert hätte, wären vermutlich ganz anderer Ergebnisse herausgekommen.

Dass gerade für Aggregatdaten häufig Korrelationen gefunden werden können, das zeigt Tyler Vigen seit Jahren mit Bravour. Dass diese Korrelationen häufig sinnlos sind, zeigt er ebenso. Deshalb ist eine theoretische Fundierung so wichtig. Leider fehlt sie bei Förster.

Norwegian Crude Oil kills! Tyler Vigen

Statt dessen finden wir in der Pressemeldung der Universität Trier einige Schlüsse, die Förster aus seiner Studie gezogen hat und die wir dann auch wirklich in seiner Dissertation wiederfinden.

„Es sei wichtig, ethnische Diversität als Faktor für politische Beteiligung in zukünftigen Studien zu berücksichtigen und langfristig zu beobachten“, so wird Förster zitiert.

Ein schlichtes „Warum“ macht diese Schlussfolgerung zunichte. Denn dass Förster einen Zusammenhang gefunden hat, das sagt als solches überhaupt nichts aus. Es sagt erst dann etwas aus, wenn Förster einen Grund dafür angegeben kann, dass Wahlberechtigte, die in einer Nachbarschaft leben, in der es viele Ausländer gibt, seltener wählen gehen als Wahlberechtigte, die in einer Nachbarschaft mit wenigen Ausländern wohnen. Tatsächlich spekulieren z.B. Anderson und Paskeviciute (2006), dass gerade Menschen, die mit viel ethnischer Diversität konfrontiert sind, eine höhere politische Mobilität aufweisen und entsprechend häufiger politisch partizipieren und wählen als Menschen, für die das nicht der Fall ist.

Wer nun recht hat, lässt sich leider im theorielosen Raum nicht entscheiden.

Aber vermutlich haben die Autoren viel Spaß mit ihren Spekulationen.

Was jedoch nicht geht, sind Spekulationen wie die folgende:

„Förster kommt anhand der Ergebnisse unter anderem zu dem Schluss, dass mehr Wahlrechte für Migranten auch die Einheimischen wieder verstärkt zurück an die Wahlurne bringen könnten. Deswegen sieht der Wahlforscher die Politik in der Pflicht, Formen der politischen Partizipation für Migranten zu prüfen“.

Diese Verbeugung vor der politischen Korrektheit, die auf keinerlei empirischer Basis steht, findet sich in der Dissertation von Förster in folgender Variante:

„However, it is also conceivable that ‚policies aimed at promoting the integration of immigrants might also succeed in bringing natives back to polling places” (Förster 2017: 93).

Warum sollte das so sein?

Wir wissen es nicht. Förster weiß es nicht, sonst hätte er es geschrieben. Er hat es nicht geschrieben, also weiß er es vermutlich auch nicht. Aber natürlich bringen derart unfundierte Behauptungen Browniepoints bei denen, die die Drittmittel an Universitäten in Ministerien vergeben. Das mag die Erklärung für eine Aussage sein, die auf einem Zusammenhang basiert (Wahlbeteiligung und Ausländeranteil), von dem wir (1) nicht wissen, welche Bedeutung er hat, weil es (2) keinerlei theoretische Erklärung für diesen Zusammenhang gibt, die zeigt, WARUM Wahlberechtigte mit vielen Ausländern in der Nachbarschaft seltener wählen sollten als Wahlberechtigte mit wenigen Ausländern in der Nachbarschaft. Uns fällt das ein oder andere an Theorie ein, aber das ist hier unerheblich: Förster ist nichts eingefallen. Das ist alleine entscheidend und weil ihm nichts eingefallen ist, kann er (3) daraus nicht den Schluss ziehen, dass deutsche Wahlberechtigte, die nicht wählen, häufiger wählen, wenn Ausländer ein Wahlrecht erhalten. Tatsächlich ist dieser Schluss so abwegig, dass man ihm nicht einmal mit gutem Willen folgen kann.

Die logische Struktur lautet:

  • Wahlberechtigte, in deren Nachbarschaft viele Ausländer leben, gehen seltener zur Wahl als Wahlberechtigte, in deren Nachbarschaft wenige Ausländer leben.
  • Daraus folgt für Förster: Wenn man den Ausländern ein Wahlrecht gibt, dann gehen die deutschen Wahlberechtigten, in deren Nachbarschaft viele Ausländer wohnen, häufiger wählen als bisher.

Das ist so großer logischer Unsinn, dass sich jeder Versuch, daraus Sinn zu machen, von selbst verbietet.

Leider sind Arbeiten wie die von Förster, in denen ein Datenfuzzi versucht, die Welt auf Grundlage von Korrelationen zu verändern, keine Seltenheit. Sie werden immer mehr zur Regel. Man erhält sogar einen Doktortitel dafür.

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2000 Euro Behandlungskosten pro Flüchtling und Jahr – Daten und Fakten zur medizinischen Versorgung

Wer bezahlt eigentlich für die medizinische Versorgung der Flüchtlinge in Deutschland?

Die entsprechende Regelung findet sich im Paragraphen 10a des Asylbewerberleistungsgesetzes, das auch für Flüchtlinge gilt, und zwar im zweiten Absatz:

“(2)

  1. Für die Leistungen in Einrichtungen, die der Krankenbehandlung oder anderen Maßnahmen nach diesem Gesetz dienen, ist die Behörde örtlich zuständig, in deren Bereich der Leistungsberechtigte seinen gewöhnlichen Aufenthalt im Zeitpunkt der Aufnahme hat oder in den zwei Monaten vor der Aufnahme zuletzt gehabt hat.
  2. War bei Einsetzen der Leistung der Leistungsberechtigte aus einer Einrichtung im Sinne des Satzes 1 in eine andere Einrichtung oder von dort in weitere Einrichtungen übergetreten oder tritt nach Leistungsbeginn ein solcher Fall ein, ist der gewöhnliche Aufenthalt, der für die erste Einrichtung maßgebend war, entscheidend.
  3. Steht nicht spätestens innerhalb von vier Wochen fest, ob und wo der gewöhnliche Aufenthalt nach den Sätzen 1 und 2 begründet worden ist, oder liegt ein Eilfall vor, hat die nach Absatz 1 zuständige Behörde über die Leistung unverzüglich zu entscheiden und vorläufig einzutreten.
  4. Die Sätze 1 bis 3 gelten auch für Leistungen an Personen, die sich in Einrichtungen zum Vollzug richterlich angeordneter Freiheitsentziehung aufhalten oder aufgehalten haben.“

Es gilt die örtliche Zuständigkeit, d.h. die Kommune, die Flüchtlinge (Asylbewerber) aufnimmt, ist für deren medizinische Versorgung zuständig. Die medizinische Versorgung umfasst dabei in den Paragraphen 4 und 6 des Asylbewerberleistungsgesetzes beschriebene Leistungen, wobei es in einigen Ländern Ausnahmen von den vorgesehenen Leistungen gibt. So werden in Hamburg u.a. keine Psychotherapien, kein Zahnersatz, keine Haushaltshilfe und keine künstliche Befruchtung finanziert, während in Nordrhein-Westfalen u.a. keine Vorsorgekuren, keine Reha-Maßnahmen und keine Leistungen im Ausland gewährt werden.

Zum 20. Oktober 2015 wurde Artikel 11 des Asylverfahrensbeschleunigungsgesetzes dahingehend geändert, dass Krankenkassen die Behandlungskosten für Flüchtlinge (Asylbewerber) vorstrecken und nach Maßgabe eines Rahmenvertrages mit den örtlich zuständigen Kommunen, die für die Kosten der Behandlung aufkommen müssen, abrechnen, wenn sie dazu von der Landesregierung aufgefordert werden. Im Rahmenvertrag werden im Wesentlichen die medizinischen Leistungen vereinbart, deren Kosten für Asylbewerber übernommen werden und die Ausnahmen benannt, also die medizinischen Therapien oder Behandlungsformen, für die nur in Einzelfällen oder gar keine Kosten übernommen werden. Ziel der Neuregelung ist es, die Verwaltungskosten zu senken, wohin weiß niemand wirklich, so wie auch kaum jemand einen Überblick, über die Kosten hat, die mit der medizinischen Behandlung der Flüchtlinge einhergehen.

asyl[§ 11 Asylverfahrensbeschleunigungsgesetz:]“„Die Krankenkasse ist zur Übernahme der Krankenbehandlung nach Satz 1 für Empfänger von Gesundheitsleistungen nach den §§ 4 und 6 des Asylbewerberleistungsgesetzes verpflichtet, wenn sie durch die Landesregierung oder die von der Landesregierung beauftragte oberste Landesbehörde dazu aufgefordert wird und mit ihr eine entsprechende Vereinbarung mindestens auf Ebene der Landkreise oder kreisfreien Städte geschlossen wird. Die Vereinbarung über die Übernahme der Krankenbehandlung nach Satz 1 für den in Satz 2 genannten Personenkreis hat insbesondere Regelungen zur Erbringung der Leistungen sowie zum Ersatz der Aufwendungen und Verwaltungskosten nach Satz 1 zu enthalten; die Ausgabe einer elektronischen Gesundheitskarte kann vereinbart werden. Wird von der Landesregierung oder der von ihr beauftragten obersten Landesbehörde eine Rahmenvereinbarung auf Landesebene zur Übernahme der Krankenbehandlung für den in Satz 2 genannten Personenkreis gefordert, sind die Landesverbände der Krankenkassen und die Ersatzkassen gemeinsam zum Abschluss einer Rahmenvereinbarung verpflichtet.“

Die Möglichkeit für Bundesländer, einen Rahmenvertrag mit den Krankenkassen abzuschließen, hat – vermutlich als unbeabsichtigte Folge – so etwas wie Transparenz in die Kosten gebracht, zumindest einen kleinen Anflug davon. Ausgerechnet eine Studie der Bertelsmannstiftung bringt etwas Licht in das Kostendunkel. Gegenstand der Studie ist der Stand der „Einführung der Gesundheitskarte für Asylsuchende und Flüchtlinge“, also der Möglichkeit, die Behandlungskosten für Flüchtlinge durch Krankenkassen vorstrecken und die Abrechungsverwaltung von Krankenkassen übernehmen zu lassen.

Nämliche Studie enthält einen Länderüberblick, der in den Bundesländern, in denen bereits Rahmenverträge mit Krankenkassen bestehen oder vereinbart sind, Einblick in die Kosten gibt:

  • In Hamburg wurde 2012 eine Gesundheitskarte für Asylbewerber eingeführt. Die Abrechnung der Behandlungskosten erfolgt also über die Krankenkassen. Die Verwaltungskosten werden mit 10 Euro pro Monat und Asylbewerber in medizinischer Behandlung angegeben. Daten über die tatsächliche Höhe der Behandlungskosten liegen nicht vor.
  • In Nordrhein-Westfalen wurde im Januar 2016 eine Gesundheitskarte für Asylbewerber eingeführt. Die Verwaltungsgebühr pro behandeltem Asylbewerber beträgt 8% der entstandenen Kosten und mindestens 10 Euro pro Behandlungsmonat. Zur Deckung der Behandlungskosten ist eine Landeszuweisung von 1,948 Milliarden Euro vorgesehen, was Behandlungskosten von 10.000 Euro pro Asylbewerber und Jahr entspricht. Daten zur tatsächlichen Höhe der Behandlungskosten liegen nicht vor.
  • In Rheinland-Pfalz soll die Gesundheitskarte für Asylbewerber eingeführt werden. Die Verwaltungsgebühren betragen 8% der Behandlungskosten, mindestens 10 Euro pro behandeltem Asylbewerber und Monat.
  • Die umfrangreichsten Daten liegen für Bremen vor. In Bremen wurde bereits 2005 eine Gesundheitskarte für Asylbewerber eingeführt. Für die Jahre 2009, 2011 und 2012 liegen Daten über die tatsächlichen Kosten vor, die durchschnittlich für die medizinische Versorgung von Asylbewerbern entstanden sind. Die Kosten betrugen im Durchschnitt pro Asylbewerber 2.391,77 Euro für das Jahr 2009, 2.264,35 Euro für das Jahr 2011 und 2.158,51 Euro für das Jahr 2012.

Geht man davon aus, dass die Daten für Bremen eine verlässliche Basis darstellt für die Hochrechnung der zusätzlichen Kosten, die durch die medizinische Behandlung von Asylbewerbern/Flüchtlingen auf die deutschen Kommunen als Träger der entsprechenden Kosten zukommen und geht der Einfachheit halber von durchschnittlich 2000 Euro pro Asylbewerber und Jahr aus, dann kann man auf Basis der Daten der Jahre 2014, 2015 und 2016, wie sie im neuesten Asylbericht des Bundesamts für Migration und Flüchtlinge veröffentlicht sind, folgende Kosten errechnen:

In den Jahren 2014 bis 2016 gestellte Asylanträge:

  • 2014: 202.834
  • 2015: 476.649
  • Januar bis einschließlich August 2016: 577.065
  • Gesamt: 1.256.548

Die Ablehnungsquote beträgt derzeit 24,4%, d.h. 75,6% der Antragssteller erhalten einen wie auch immer gearteten Aufenthaltsstatus, eine entsprechende Aufenthaltsberechtigung.

75,6% von 1.256.548 ergibt 949.950 anerkannte Asylbewerber bzw. aufenthaltsberechtigte Flüchtlinge.

being-brokeBei pro-Kopf-Kosten von 2000 Euro pro Asylbewerber und Jahr ergeben sich auf Grundlage der 1.256.548 Asylbewerber/Flüchtlinge, die in den Jahren 2014 bis 2016 einen Antrag gestellt haben, Kosten in Höhe von

  • 405.668.000 Euro für das Jahr 2014
  • 953.298.000 Euro für das Jahr 2015
  • 1.154.130.000 Euro für Januar bis August 2016

Das macht für die drei Jahre Behandlungskosten in Höhe von 2,513 Milliarden Euro.

Auf Grundlage der 949.950 anerkannten Asylbewerber/Flüchtlinge entstehen zudem jährliche Folgekosten von 1.9 Milliarden Euro, wobei die Kosten solange anfallen, solange die Asylbewerber/Flüchtlinge nicht zu ihrem selbständigen Unterhalt in der Lage sind, also keinen Arbeitsplatz gefunden haben.

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Ungleichheit ist nicht gleich Diskriminierung: Entideologisierung des Gender Pay Gaps

Seit Jahren finden es die Betreiber dieses blogs immer wieder erstaunlich, dass ungleiche Verteilungen, wie sie z.B. zwischen den Einkommen von Männern und Frauen bestehen, als Beleg für Diskriminierung bewertet werden, und zwar von zumeist denselben Personen, die nie auf die Idee kämen, z.B. das schlechtere schulische Abschneiden von Jungen, den höheren Frauenanteil ( rund 65%) im Bundesministerium für alles (außer Männer) oder den gemessen an ihrem Anteil in der Bevölkerung geringeren Anteil von Kindern aus Arbeiterfamilien auf Gymnasien und Universitäten als Ergebnis von Diskriminierung anzusehen. Offensichtlich ist es nicht die ungleiche Verteilung, die Anlass zur Diskriminierungs-Hysterie gibt, offensichtlich steht hier etwas anderes Pate, wenn es um die Bewertung einer ungleichen Verteilung als Diskriminierung geht. Dies wird besonders deutlich, wenn man sich mit den Daten beschäftigt, die die  Diskriminierungs-Behauptung begründen sollen.

Aggregatdaten

Seit etlichen Jahren ist die Öffentlichkeit in Deutschland einem Trommelfeuer von Genderisten ausgesetzt, die behaupten, ungleiche Einkommen, wie sie zwischen Männern und Frauen bestehen, seien das Ergebnis einer Diskriminierung von Frauen in der Arbeitswelt. Die Behauptung, die in monotoner Einfältigkeit immer und immer wieder aufgestellt wird, basiert auf einer Formel, die in den Hinterzimmern der Europäischen Kommission ersonnen wurde und deren Anwendung auf Deutschland im Aggregat ein Pay Gap von 23% zwischen Männern und Frauen ergibt. Selbst dem Statistischen Bundesamt, das sich nicht gerade durch kritische Stellungenahmen hervortut, ist die Berechnungsweise dieses Gender Pay Gap zu primitiv, weshalb es eigene Berechnungen durchgeführt hat, die das Gap auf 8% geschrumpft haben. Dass selbst diese 8%, die auf der Aggregatebene gemessen werden, als Ergebnis der Art der Berechnung angesehen werden müssen und deshalb ein statistisches Artefakt darstellen, habe ich in einem älteren Beitrag in diesem blog bereits gezeigt. Alle bisher berichteten Behauptungen eines Gender Pay Gaps beziehen sich auf Aggregatdaten, d.h. auf zusammenfassende Daten für alle Beschäftigten oder auf zusammenfassenden Daten für bestimmte Bereiche der Wirtschaft. Die Gesamtsummen der Verdienste werden dabei jeweils nach Geschlecht differenziert. Folglich erlauben diese Daten keinen Schluss von dem Einkommensunterschied im Aggregat auf einen Einkommensunterschied zwischen Individuen. Ein solcher Schluss wird als ökologischer Fehlschluss bezeichnet. In keinem Fall kann auf Grundlage einer auf Aggregatdaten gemachten Beobachtung eine auf Ebene von Individuen vorliegende Diskriminierung belegt werden. Dies käme der Behauptung gleich, der Erfolg der Deutschen Fussballnationalmannschaft sei das Ergebnis der Jugendarbeit beim SC-04 Tuttlingen.

Individualdaten

Individualdaten erlauben es im Gegensatz zu Aggregatdaten, Aussagen über Zusammenhänge auf der Individualebene zu machen. So könnte man, wenn man das wollte, eine Studie durchführen, deren Ziel darin besteht, die vermeintliche Diskriminierung von Frauen in der Arbeitswelt zu messen, z.B. in dem man Diskrimierung als im Vergleich zu Männern ungleiches Gehalt bei identischer Leistung operationalisiert und dann in ausgewählten Unternehmen untersucht, wie es sich mit dem Einkommensunterschied und der individuellen Leistungverhält. Bezeichnender Weise gibt es eine entsprechende Studie meines Wissens nicht. Was es gibt, sind Studien von zumeist Ökonomen, die auf Grundlage individueller Datensätze (z.B. dem Sozio-Ökonomischen Panel oder dem Mikrozensus), also auf Grundlage von Datensätzen, denen entnommen werden kann, was Peter Meier und Lieschen Müller tatsächlich verdienen, das Gender Pay Gap zu erklären versuchen. Individualdaten erlauben es auf der einen Seite, die Einkommen individuell zu bestimmen, sie erlauben es auf der anderen Seite aber nicht, die Randbedingungen vollständig zu kontrollieren. So besteht eine Fehlerquelle in diesen Studien regelmäßig im groben Datenniveau. So kann Peter Meier Bankkaufmann und Lieschen Müller Bankkauffrau sein, aber Peter Müller arbeitet als Bankkaufmann in der Forschungsabteilung der Deutschen Bank und Lieschen Müller steht hinter der Theke bei der Sparkasse Südliche Weinstrasse. Beide gelten als Bankkaufmann (im Datensatz als Bankkaufmann gemessen), haben aber mit Sicherheit deutlich unterschiedliche Aufgaben, Verantwortlichkeiten und dementsprechend Einkommen (im Datensatz nur als Einkommen, nicht als Aufgabe, Verantwortungsbereich gemessen).

Entsprechend versucht man auf Grundlage von Individualdaten “näherungsweise Erklärungen” für bestimmte Phänomene zu finden, die jedoch aufgrund der eben angesprochenen Probleme immer mit einem Fehlerbereich, einem in der Statistik so bezeichneten Residuum, versehen sind, einen Bereich, den man wegen der Datenqualität oder – wie es unter Genderisten gerne heißt – der Komplexität der Realität nicht erklären kann. Eine ganze Reihe von ökonomischen Analysen, die auf der Basis von Individualdaten vorgenommen wurden, hat regelmäßig das selbe Ergebnis erzielt: Zwischen Männern und Frauen bestehen Einkommensnterschiede, die sich zum großen Teil durch Unterschiede in der “Ausstattung” beschreiben lassen, also, z.B. durch zwischen Männern und Frauen unterschiedlichen Karriere-Aspirationen, unterschiedliche Erfahrung, unterschiedliches Humankapital, unterschiedliche Arbeitszeit, unterschiedliche Flexibilität, kurz: unterschiedliche Investitionen in die Berufskarriere (siehe Weichselbaumer & Winter-Ebmer, 2005 für einen Überblick über entsprechende Studien). Wie immer bei Analysen, die mit Individualdaten durchgeführt werden, bleibt bei diesen Studien ein Residuum, ein Teil nicht-erklärter Varianz, den man als nicht erklärten Anteil des Einkommensunterschieds bezeichnen kann. Diesen Anteil nehmen Genderisten regelmäßig zum Anlass um von Diskriminierung zu schwadronnieren, denn so der Fehlschluss (der Bejahung des Konsequens), wenn Einkommensunterschiede zwischen Männern und Frauen nicht vollständig durch Arbeitszeit, Qualifikation, Erfahrung usw. erkläret werden könnten, dann bleibe nur noch Diskriminierung übrig.

Der hysterische Aufschrei der Diskriminierung mag sich dazu eignen, Stellen für Genderisten zu schaffen, finanzielle Vorteile für sich und die Klientel gleichgesinnter Frauen zu schaffen, er eignet sich nicht, um die Ergebnisse der berichteten Analysen zu erklären. Eine neue Studie von Lechmann und Schnabel (2012) zeigt zudem, dass die Diskriminierungs-Hysterie wie sie in der Gender Pay Gap Debatte institutionalisiert wurde, nicht nur unangebracht ist, sondern nur bei Menschen ausbrechen kann, die entweder in der Verfolgung der eigenen Ziele keinerlei Skrupel kennen oder deren intellektuelle Auffassungsgabe dermaßen eingeschränkt ist, dass man sie fast schon zu den Debilen zählen muss.

Lechmann und Schnabel untersuchen den Einkommensunterschied zwischen Männern und Frauen. Aber: Lechmann und Schnabel untersuchen nicht den Unterschied im Einkommen abhängig Beschäftigter, nein, sie untersuchen den Einkommensunterschied zwischen Männer und Frauen, die selbständig sind. 15.443 Individuen gehen in die Analyse der Autoren ein, darunter 972 selbständige Männer und 496 selbständige Frauen. Auf der Basis dieser Daten und im Einklang mit Forschungsergebnissen, aus den USA oder dem Vereinigten Königreich, errechnen die Autoren für Selbständige ein “Gender Pay Gap” das noch deutlich größer ist als unter abhängig Beschäftigten: Selbständige Männer haben in Deutschland ein durchschnittliches Monatseinkommen von 4.179 Euro, während selbständige Frauen ein monatliches Durchschnittseinkommen von 2.324 Euro erzielen. Wie kann dieses Gender Pay Gap unter Selbständigen erklärt werden?

 

Die Analyse der Autoren ergibt die  folgenden Ergebnissen, die die gestellte Frage beantworten:

  • Arbeitszeit,
  • Erfahrung und Humankapital,
  • Branche.

Selbständige Männer arbeiten deutlich mehr als selbständige Frauen, sie verfügen über mehr Erfahrung mit Selbständigkeit und haben vor ihrer Selbständigkeit auch mehr Erfahrung in mehr Bereichen der Wirtschaft gesammelt als Frauen, und Männer betreiben ihre Selbständigkeit in lukrativeren Branchen als Frauen.

Dies erklärt das Gender Pay Gap zwischen selbständigen Männern und Frauen erstaunlich gut. Doch wie immer, wenn Individualdaten die Grundlage einer Analyse bilden, bleibt ein Residuum, ein Teil nicht erklärter Varianz, ein Teil nicht erklärter Einkommensunterschiede. Wie kann man den verbleibenden Rest des Einkommensunterschieds, der nicht über Arbeitzeit, Erfahrung und Humankapital sowie die Branche erklärt werden kann, erklären?

Hören Sie die Genderisten bereits Diskriminierung schreien? Nun, bei Selbständigen ist dies schwierig, und hier zeigt sich das ganze Elend von ideologisch motivierten ad-hoc Erklärungen: Wer soll Selbständige diskriminieren? Die Bundesanstalt für Arbeit, in dem sie vornehmlich Männer mit Existenzgründungszuschüssen ausstattet? Die Kunden, die Produkte lieber von Männern als von Frauen (und vielleicht mit gutem Grund) nachfragen? Bereits diese beiden Fragen belegen die Absurdität der Erklärung des Gender Pay Gaps mit Diskriminierung. Statt dessen wäre es sinnvoll, nach Variablen Ausschau zu halten, von denen bekannt ist, dass sie einen Unterschied im täglichen Leben machen: Perönlichkeitsmerkmale schlagen Lechmann und Schnabel (2012) vor, also z.B. die Ehrlichkeit im Umgang mit Kunden, die Gewandtheit im Umgang mit Kunden oder die Fähigkeit, Marktentwicklungen und Neuerungen frühzeitig zu erkennen und sich darauf einzustellen. Der Spass am Wettbewerb, die Einstellung gegenüber riskanten Entscheidungen und die Freude an selbständiger Tätigkeit sind andere Faktoren, von denen man annehmen könnte, dass sie einen Einfluss auf das Einkommen haben.

In jedem Fall gibt es eine Menge von Variablen, die man untersuchen müsste, bevor man “Diskriminierung” schreien kann. Aber so lange wollen Genderisten natürlich nicht warten (- schon weil die hohe Gefahr besteht, dass Diskriminierung nichts zur Erklärung des Gender Pay Gaps beiträgt). Sie wollen sich heute (finanzielle) Vorteile verschaffen, sie wollen heute ihre Taschen aus öffentlichen Töpfen füllen, und entsprechend schreien Sie hier und jetzt Diskriminierung – ungeachtet der Tatsache, dass es keinen Beleg für Diskriminierung gibt.

Technische Anmerkung

Ein Residuum beschreibt den Teil der Varianz in einem Erklärungsmodell, der nicht durch die Variablen erklärt wird, die sich im Modell befinden. Im Englischen spricht man von einer modelling-error variance oder einer prediction-error variance, was darauf verweist, dass die Erklärung nicht vollständig ist. Um die Erklärkraft eines Modelles zu erhöhen bzw. das Residuum zu verkleinern, ist es notwendig, Variablen, die bislang nicht im Modell berücksichtigt sind, in das Modell zu intergrieren und zu prüfen, wie sich die Erklärkraft durch ihren Einschluss verändert. Wer also behauptet, Diskriminierung sei die Erklärung für das Residuum, der muss Diskriminierung operationalisieren, in das Modell integrieren und den Einfluss von Diskriminierung prüfen. Und selbst wenn Diskriminierung, so in das Modell integriert, die Erklärkraft des Modells erhöhen würde, so würde Diskriminierung doch das Residuum nur verkleinern, nicht jedoch beseitigen. In knapp 100 Jahren Sozialforschung gab es noch kein Modell, das keinen nicht erklärten Teil enthalten hätte.

In keinem Fall reicht es also aus, Diskriminierung zu behaupten und das Residuum als Indiz für Diskriminierung anzugeben. Dieses Vorgehen gleicht dem Arzt, der nachdem er Blinddarm als Ursache der Bauchschmerzen seines Patienten ausgeschlossen hat, der Ansicht ist, es liege – da eine Blinddarmentzündung auszuschließen sei, ein Fall von Nierenversagen vor.

Literatur:

Lechmann, Daniel S. J. & Schnabel, Claus (2012). What Explains the Gender Earnings Gap in Self-Employment? A Decomposition Analysis with German Data. Bonn: Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit, Discussion Paper, IZA DP No.6435.

Weichselbaumer, Doris & Winter-Ebmer, Rudolf (2005). A Meta-Analysis of the International Gender Wage Gap. Journal of Economic Surveys 19(3): 479-511

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