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Messung der Lohngleichheit: Überlegungen zum Faktor Berufserfahrung

03/02/2016 13:14 CET | Aktualisiert 03/02/2017 11:12 CET
Thomas Tolstrup via Getty Images

In der aktuellen Diskussion in der Schweiz zum Thema Lohngleichheit zwischen Frau und Mann spielen die statistischen Modelle zur Messung von Lohnunterschieden eine zentrale Rolle. Dieser Beitrag beschäftigt sich mit der Berücksichtigung des Faktors Berufserfahrung in der Lohngleichung des Bundes.[ 1 ] Dabei zeigt sich insbesondere, dass die genaue Erfassung der Berufserfahrung schwierig ist.

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Ziel und Zweck von (Lohn)Modellen

Die Realität ist in der Regel zu komplex für eine exakte Abbildung und bestehende Zusammenhänge sind nicht ohne weiteres ersichtlich. Modelle abstrahieren daher von der Realität und sollen lediglich die wesentlichen Einflussfaktoren berücksichtigen, die für das betrachtete Phänomen relevant sind. Anhand einer statistischen Lohngleichung wird es auf diese Weise möglich, reale Zusammenhänge zwischen Löhnen und lohnrelevanten Faktoren näherungsweise abzubilden.

Die Modellkonstruktion erfolgt theorie- und zielgeleitet [ 2 ], wobei das hier diskutierte Modell zwei Zielsetzungen hat: es muss auf Ebene eines einzelnen Unternehmens mit relativ kleinen Fallzahlen anwendbar sein und das Analyseergebnis muss eine Aussage dahingehend erlauben, ob eine begründete Vermutung auf systematische Lohndiskriminierung besteht.

Der Faktor Berufserfahrung

Die Berufserfahrung ist ein vieldiskutierter Erklärungsfaktor. Aus Sicht der Humankapitaltheorie sollte sie als ein wesentlicher, lohnrelevanter Faktor in statistische Lohnmodelle aufgenommen werden. Denn mit steigender Berufserfahrung geht eine Akkumulation von Humankapital einher, welche zu Produktivitätsgewinnen führt, die auf dem Arbeitsmarkt entsprechend entlohnt werden. Zugleich wird Berufserfahrung auch vom Bundesgericht als objektiver Faktor, der im Einzelfall Lohnunterschiede rechtfertigen kann, angesehen.[ 3 ]

Die Diskussion dreht sich also im Kern um die Frage, wie genau die Berufserfahrung in das Modell aufgenommen werden sollte. Letzteres hat in unserem Fall drei Kriterien gleichermassen zu erfüllen: Verlässlichkeit der Ergebnisse, Rechtskonformität sowie Minimierung des Aufwands für die Unternehmen.[ 4 ]

Effektive vs. potentielle Berufserfahrung

Unter diesen Voraussetzungen wurden im Standard-Analysemodell des Bundes die unabhängigen Variablen Dienstjahre zur Abbildung betriebsspezifischer sowie potentielle Berufserfahrung[ 5 ] zur Abbildung allgemeiner Berufserfahrung aufgenommen. Vorteilhaft sind hierbei der geringe Aufwand für die Datenerhebung in den Unternehmen und die erreichte Datenqualität.

Mit effektiver Berufserfahrung ist gemeint, dass der Beschäftigungsgrad sowie Erwerbsunterbrechungen während der beruflichen Laufbahn der Arbeitnehmenden mit in das Modell aufgenommen werden.

Aus der nationalen Statistik ist bekannt, dass diesbezüglich Geschlechtersegregation auf dem Schweizer Arbeitsmarkt herrscht, da es sich bei der grossen Mehrheit der Arbeitnehmenden mit Erwerbsunterbrüchen oder in Teilzeitanstellungen um Frauen handelt.[ 6 ] Die Frage nach der Berücksichtigung dieser Unterschiede ist daher in Zusammenhang mit der Lohngleichheit zwischen Frau und Mann von grosser Bedeutung und verdient eine genauere Betrachtung.

Lernkurven und Arbeitsproduktivität

Aus theoretischer Sicht können wir zunächst festhalten, dass primär in humankapitalintensiven Berufen ein erheblicher Einfluss von Beschäftigungsgrad und Erwerbsunterbrüchen auf den Verdienst anzunehmen ist. Dies gilt insbesondere für hochqualifizierte Berufe, wo die Lern- und Produktivitätskurve über Jahre hinweg stark ansteigt.

Anders stellt sich die Lage bei einfachen, repetitiven Tätigkeiten dar, wo keine vergleichbare Akkumulation von Humankapital stattfindet. Die Lern- und Produktivitätskurve flacht hier sehr viel schneller ab, wodurch Beschäftigungsgrad und Erwerbsunterbrechungen im Regelfall bereits nach kurzer Zeit keinen erheblichen Einfluss mehr auf die Arbeitsproduktivität haben.

Selbst bei der Betrachtung eines bestimmten humankapitalintensiven Berufes bestehen in diesem Zusammenhang grössere Herausforderungen. Auch hier verläuft die Lernkurve insbesondere während der ersten Berufsjahre nach Abschluss der Ausbildung steil, um später ebenfalls abzuflachen.

Es stellt sich daher die ökonomische wie rechtliche Frage, ob z.B. bei zwei Fachärzt-inn-en im Alter von 47 Jahren noch Unterschiede in ihrer Arbeitsproduktivität nachweisbar sind, weil eine der beiden Personen im Alter von 30 Jahren eine Erwerbsunterbrechung von einem Jahr hatte.

Die Produktivität dürfte u.a. entscheidend damit zusammenhängen, mit welchen Fällen die beiden Fachärzt-inn-en in den 20 Jahren seit Abschluss des Studiums konfrontiert waren, bzw. wie sie ihre Fachkenntnisse erweitern konnten.

Dies kann beispielsweise durch eine enge fachliche Betreuung durch besonders qualifizierte Spezialist-inn-en, durch die Arbeit in Spitälern oder auf Stationen, wo sehr häufig komplexe Fälle zu behandeln sind, sowie durch sehr spezifische Weiterbildungen geschehen. Ob hingegen noch ein plausibler Zusammenhang zwischen aktueller Arbeitsproduktivität und der 16 Jahre zurückliegenden Erwerbsunterbrechung besteht, erscheint zumindest fragwürdig.

Ähnlich komplex dürfte auch der reale Zusammenhang zwischen Beschäftigungsgrad in Prozent und der Produktivitätsentwicklung sein. Gerade bei grösseren Teilzeitpensen von 70% oder 80% kann nicht grundsätzlich davon ausgegangen werden, dass aufgrund dessen inhaltlich weniger anspruchsvolle Fälle behandelt würden als bei einer Vollzeitanstellung. Ein unterschiedlicher Verlauf der Lernkurven in Abhängigkeit vom Beschäftigungsgrad ist daher keineswegs offensichtlich oder gar zwingend anzunehmen.

Hinzu kommt, dass sich viele, insbesondere hochqualifizierte Arbeitnehmende z.B. während einer vorübergehenden familienbedingten Erwerbsunterbrechung oder Reduktion des Beschäftigungsgrades gezielt weiterbilden, womit ein drohender Produktivitätsverlust zumindest reduziert oder gar vermieden werden kann.

Schliesslich wird es in jeder beruflichen Laufbahn unabhängig von der Humankapitalintensität einen Zeitpunkt geben, zu dem die Lernkurve stark abflacht, da die grundlegend produktivitätsrelevanten Erfahrungen gesammelt worden sind, und ab dem Lohnunterschiede aufgrund von längerer Erfahrung kaum mehr objektiv zu rechtfertigen wären.

Anzahl, Länge und Zeitpunkt von Erwerbsunterbrechungen oder verschiedener Beschäftigungsgrade dürften grundsätzlich den Verlauf individueller Lernkurven mit beeinflussen. Dies jedoch jeweils in Abhängigkeit von zahlreichen weiteren produktivitätsrelevanten qualitativ-inhaltlichen Aspekten, die selbst innerhalb einer bestimmten, hochqualifizierten Berufsgruppe wie der Ärztinnen und Ärzte im Einzelnen schwer nachzuzeichnen sind.

Die rechtliche Sicht auf Lohnunterschiede

Aus rechtlicher Sicht muss in die Überlegungen zudem mit einbezogen werden, dass bei der Art und Weise der Erfassung der Berufserfahrung grosses Diskriminierungspotential besteht. Aufgrund der geltenden rechtlichen Normen darf die hier diskutierte Lohngleichung keine Variablen und Operationalisierungen enthalten, die Diskriminierungspotential bergen.

Einschätzungen der Arbeitgebenden bezüglich des Zusammenhangs zwischen Berufserfahrung und Arbeitsproduktivität ihrer Mitarbeitenden betreffen gerade auch qualitativ-inhaltliche Aspekte und sind oftmals unbewusst von Geschlechterstereotypen beeinflusst.

Auch lässt sich der berufliche Nutzen ausserberuflicher Erfahrungen, die z.B. im Rahmen politischer Ämter oder durch Engagement in karitativen Einrichtungen erworben wurden, im Sinne eines positiven Einflusses auf die individuelle Arbeitsproduktivität nur schwer objektiv bewerten. Einiges spricht dafür, dass hier oftmals weniger die eigentliche Arbeitsproduktivität als vielmehr soziales Kapital eine entscheidende Rolle spielt.[ 7 ] Wie sich all dies objektiv in der Produktivitäts- und Lohnentwicklung widerspiegeln müsste, ist daher eine komplexe Frage.

Ein Lohnmodell zur Anwendung auf Unternehmensebene

Wie eingangs erwähnt, muss das hier diskutierte Lohnmodell auf Ebene eines Unternehmens mit relativ kleinen Fallzahlen anwendbar sein und eine Vermutung auf systematische Lohndiskriminierung begründen können.

Bei der Operationalisierung der effektiven Berufserfahrung müsste daher das oben geschilderte komplexe Zusammenspiel qualitativer und quantitativer Einflussfaktoren auf die Arbeitsproduktivität derart adäquat berücksichtigt werden können, dass das Modell dem rechtlichen Gebot der Objektivität und Diskriminierungsfreiheit genügen würde.

Neben diesen Herausforderungen käme ein erheblicher Aufwand auf die Unternehmen zu, welche zusätzliche Daten zu Erwerbsunterbrüchen und Beschäftigungsgraden während der gesamten beruflichen Laufbahn sämtlicher Angestellter in diversen Berufen erheben und pflegen müssten.

Angesichts dieser Problemstellungen wurde das Standard-Analysemodell bewusst so gestaltet, dass der Aufwand für die Unternehmen minimal ausfällt. Auch sind die darin berücksichtigten Faktoren rechtskonform und geeignet, um Lohnunterschiede in Unternehmen zu untersuchen.[ 9 ]

Unter anderem weil dieses einfache Modell den realen Zusammenhang zwischen Berufserfahrung und Produktivität der Mitarbeitenden nicht exakt erfassen kann, kommt eine Toleranzschwelle von 5% zur Anwendung, womit mögliche Verzerrungen aufgefangen werden, ohne die Unternehmen mit der Erhebung zusätzlicher Daten belasten zu müssen.

1  Weiterführende Informationen zum Standard-Analysemodell des Bundes sind hier zu finden.

2  Kaplan, D. (2009) Statistical Modeling, S. 6; Pittioni, V. (1983) „Modelle und Mathematik". In: Stachowiak, H. : Modelle - Konstruktion der Wirklichkeit. München : Wilhelm Fink, 1983, S. 171, 221.

3  Vgl. BGE 124 II 409, E. 9c. Das Bundesgericht hat in Einzelfällen in Lohngleichheitsfragen Kriterien für die Zulässigkeit von Erklärungsfaktoren definiert, wobei deren Diskriminierungsfreiheit zentral ist.

4  Die Ergebnisse einer repräsentativen Umfrage verdeutlichen, wie zentral dieses Kriterium für die Unternehmen ist (S. 47ff).

5  Die potentielle Berufserfahrung ab Eintritt ins Erwerbsleben errechnet sich aus dem Lebensalter minus der Ausbildungszeit bis zum höchsten erreichten Bildungsabschluss minus sechs Vorschuljahre.

6  Die nationale Statistik zeigt jedoch auch eine positive Entwicklung der Erwerbsbeteiligung der Frauen im Alter von 30-34 Jahren von 68.6% im Jahr 1991 auf 82.6% im Jahr 2011..

7  Vgl. hierzu bspw. Jann, B. (2008): Erwerbsarbeit, Einkommen und Geschlecht. Studien zum Schweizer Arbeitsmarkt. Abhandlung zur Erlangung des Titels Doktor der Wissenschaften der ETH Zürich.

8  Bei Lohnklagen finden Lohnanalysen auch auf individueller Ebene statt, wobei Gerichte im Rahmen langer Prozesse den jeweiligen Sachverhalt anhand zahlreicher Dokumente und Gutachten im Detail einer sachlichen und rechtlichen Bewertung unterziehen. Siehe hierzu auch Marti Whitebread, C. (2015), Lohngleichheit zwischen Frau und Mann: Eine Auslegeordnung, in: AJP 11/2015, S. 1557.

9  Felfe, C., Tragesser, J., Iten, R. (2015): Studie zu den statistischen Analysen der Eidgenossenschaft betreffend die Lohngleichheit von Frau und Mann, S. 126.

©KOF ETH Zürich, 27. Jan. 2016

Der Beitrag erschien zuerst auf http://www.oekonomenstimme.org.

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