Laut Statistischem Bundesamt verdienen Männer in Deutschland durchschnittlich 23% mehr als Frauen. Der Lohnunterschied ist jedoch regional sehr unterschiedlich: in Westdeutschland beträgt er 25%, im Osten nur 6%.
Die Suche nach Gründen ist ein klassischer Anwendungsfall für multivariate Verfahren mit Drittvariablenkontrolle, z. B. Regressionsanalysen. Kontrolliert man das Einkommen nach Art der Tätigkeit und Ausbildung, so beträgt der Lohnunterschied nur noch 8% brutto.
Mit anderen Worten: Die unterschiedlichen Einkommen können weitgehend, aber nicht vollständig auf unterschiedliche Berufs- und Branchenwahl, auf den Anteil an Führungspositionen und auf die Arbeitszeit zurückgeführt werden. Frauen arbeiten häufiger in Teilzeit und haben durchschnittlich ein niedrigeres Dienstalter.
Auch unter Berücksichtigung dieser Ursachen bleibt den Männern ein statistischer Einkommensvorteil: Frauen in Führungspositionen verdienen laut einer Studie des DIW (Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung) ca. 20% weniger als ihre männlichen Kollegen. Die am besten bezahlten Führungspositionen sind überwiegend mit Männern besetzt.
Um diese Effekte statistisch zu veranschaulichen, kann man verschiedene Regressionsmodelle mit dem Einkommen als abhängiger Variable aufstellen und vergleichen. Nimmt man das Geschlecht als einzige unabhängige Variable, so wird der Effekt sehr deutlich ausfallen. Je mehr der beschriebenen Gründe man als kontrollierende Drittvariablen aufnimmt, desto geringer wird der Geschlechtseffekt sein, der dann noch übrig bleibt. Die interessantesten Informationen erhält man also nicht, indem man das „eine, am besten erklärende“ Modell aufstellt, sondern durch den Vergleich verschiedener Modelle unter der Fragestellung, wie sich die Effekte verändern.
Quelle: Artikel in der Financial Times Deutschland (inzwischen eingestellt)
Stichworte zu ähnlichen Beiträgen: theoriegeleitetes Vorgehen, Drittvariablenkontrolle
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