Entgeltungleichheit in Europa

Gender Pay Gap im Ländervergleich 2016

Erläuterungen      zurück zur Übersicht des Themenbereichs

Deutschland zählt in Europa zu den Ländern mit großem Gender Pay Gap

Dass Frauen durchschnittlich geringere Stundenlöhne erzielen als Männer, ist ein weit verbreitetes Phänomen: In allen 28 Ländern der EU verdienen Frauen im Durchschnitt pro Stunde weniger als Männer. Der Gender Pay Gap im Jahr 2016 variiert im Ländervergleich beträchtlich: Am kleinsten fällt er in Rumänien(1) und Italien mit knapp über 5 Prozent aus, und am größten in Estland (25 Prozent).

Deutschland weist im europäischen Vergleich einen auffallend großen Gender Pay Gap von knapp 22 Prozent auf. Damit liegt Deutschland bei der Entgeltlücke zwischen  Männern und Frauen an drittletzter Stelle in Europa. Nur in der Tschechischen Republik (22 Prozent) und in Estland fällt der Gender Pay Gap noch größer aus.

Wie der Zeitvergleich von 2008 bis 2015 belegt, schneidet Deutschland im europäischen Vergleich konstant schlecht ab: In den letzten 10 Jahren lag der Gender Pay Gap in Deutschland jeweils deutlich über dem europäischen Durchschnittswert.(2)

Bei der Interpretation des Gender Pay Gap im Ländervergleich ist zu beachten, dass dieser das Resultat einer Vielzahl länderspezifischer Einflussfaktoren ist: Ein hoher Gender Pay Gap stellt zwar einen wichtigen Indikator für die Schlechterstellung von Frauen auf dem jeweiligen nationalen Arbeitsmarkt dar, für eine inhaltliche Interpretation sollten aber weitere Indikatoren herangezogen werden.(3) Wie vergleichende Länderstudien belegen, besteht in den europäischen Ländern eine positive Korrelation zwischen der Höhe der Frauen-Erwerbstätigenquote und der Größe des Gender Pay Gap: Tendenziell fällt der geschlechtsbezogene Einkommensabstand dort größer aus, wo die Erwerbstätigenquoten der Frauen höher sind.(4) Denn ein größerer Gender Pay Gap ist teilweise darauf zurückzuführen, dass Frauen (vermehrt auch) in der Familienphase erwerbstätig sind, dann jedoch mit geringem Stundenumfang und auch nur zu geringeren Stundenlöhnen als Männer.

Vielfach wird in empirischen Studien versucht, den Gender Pay Gap durch strukturelle Verteilungsunterschiede zwischen Frauen und Männern – vor allem bezüglich Beruf, Branche, Erwerbsumfang und beruflicher Position – (teilweise) zu erklären. Dazu werden multivariate Analysen unter  Berücksichtigung einer Vielzahl möglicher Einflussfaktoren durchgeführt. Der über die strukturellen Faktoren hinaus feststellbare Unterschied zwischen Frauen und Männern wird auch als „bereinigte“ Lohnlücke bezeichnet.(5) In vergleichenden Länderstudien erweist sich Deutschland als besonderer Fall, denn in keinem anderen Land Europas lässt sich ein größerer Anteil des Gender Pay Gap durch strukturelle Faktoren erklären: Etwa zwei Drittel des Gender Pay Gap in Deutschland können auf strukturelle (Verteilungs-)Unterschiede zurückgeführt werden.(6) Im Europavergleich zählt Deutschland damit zu den Ländern mit einer „bereinigten“ Lohnlücke, die deutlich unter dem europäischen Durchschnitt liegt. Bisweilen verführt dieses Ergebnis zu der Schlussfolgerung, dass Diskriminierung bei der Erklärung der geschlechtsbezogenen Verdienstunterschiede kaum von Bedeutung sei. Diese Vereinfachung ist entschieden zurückzuweisen, denn weder sind die strukturellen Verteilungsunterschiede frei von Diskriminierungen, noch ist der durch Strukturunterschiede nicht erklärte Rest einfach mit Entgeltdiskriminierung gleichzusetzen.(7)

Der Befund von erheblichen Unterschieden in den Strukturmerkmalen von Frauenund Männererwerbstätigkeit wirft die Frage nach den Ursachen auf: Es ist nicht plausibel, dass sich die systematisch ungleiche Verteilung von Frauen und Männern auf Berufe, Branchen, Erwerbsumfang und beruflichen Positionen allein mit „individuellen“ Vorlieben der Betroffenen erklären lässt. Damit bleibt aus gleichstellungspolitischer Perspektive die Frage nach den gesellschaftlichen Ursachen für diese strukturellen Unterschiede zunächst offen.




Bearbeitung: Dietmar Hobler, Svenja Pfahl, Sandra Horvath


Literatur

Boll, Christina / Rossen, Anja / Wolf, André (2016): The EU Gender Earnings Gap: Job Segregation and Working Time as Driving Factors. IAB-Discussion Paper 36/2016. http://doku.iab.de/discussionpapers/2016/dp3616.pdf, letzter Zugriff: 29.05.2018.

Europäische Kommission (2016): Strategisches Engagement für die Gleichstellung der Geschlechter (2016-2019), Luxemburg, ec.europa.eu/newsroom/document.cfm?doc_id=45145, letzter Zugriff: 29.05.2018.

Eurostat (2017): Gender pay gap in unadjusted form - NACE Rev. 2 activity (earn_grgpg2). Reference Metadata in Euro SDMX Metadata Structure (ESMS), http://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadata/en/earn_grgpg2_esms.htm, letzter Zugriff: 29.05.2018.

Eurostat Statistics Explained (2018): Gender pay gap statistics, http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Gender_pay_gap_statistics,
letzter Zugriff: 29.05.2018.

Eurostat Statistics Explained (2017): Löhne und Arbeitskosten, http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Wages_and_labour_costs/de, letzter Zugriff: 29.05.2018.

Hobler, Dietmar / Pfahl, Svenja / Horvath, Sandra (2018): Gender Pay Gap im Zeitverlauf 2008 – 2015. In: WSI GenderDatenPortal.

Hobler, Dietmar / Luckey, Elena / Pfahl, Svenja (2016): Monitoring Sozialökonomische Ungleichheit der Geschlechter, WSI Study, Nr. 2, https://www.boeckler.de/pdf/p_wsi_studies_2_2016.pdf, letzter Zugriff: 29.05.2018.

Klenner, Christina (2016): Gender Pay Gap – die geschlechtsspezifische Lohnlücke und ihre Ursachen, Policy Brief WSI, 07/2016. https://www.boeckler.de/pdf/p_wsi_pb_7_2016.pdf, letzter Zugriff: 29.05.2018.

Schmidt, Jörg (2016): Die Entgeltlücke zwischen Frauen und Männern im internationalen Vergleich – Empirische Befunde auf Basis des EU-SILC. IW- Report 16/2016. https://www.iwkoeln.de/fileadmin/publikationen/2016/287907/IW-Report_2016-16_Gender_Pay_Gap.pdf, letzter Zugriff 29.05.2018.

 


(1) Die Angaben für Rumänien beruhen nur auf Schätzungen.

(2) Vgl. Hobler, Dietmar / Pfahl, Svenja / Horvath, Sandra (2018): Gender Pay Gap im Zeitverlauf 2008 – 2015. In: WSI GenderDatenPortal. Der Zeitvergleich wird hier auf die Jahre beschränkt, für die vergleichbare Daten vorliegen. Es kann aber davon ausgegangen werden, dass der Gender Pay Gap in Deutschland auch in den Jahren von 2008 über dem europäischen Durchschnitt lag.

(3) Vgl. Hobler, Dietmar / Luckey, Elena / Pfahl, Svenja (2016): Monitoring Sozialökonomische Ungleichheit der Geschlechter, WSI Study, Nr. 2, Seite 29 f f.

(4) Vgl. Boll, Christina /Rossen, Anja /Wolf, André (2016): The EU Gender Earnings Gap: Job Segregation and Working Time as Driving Factors. IAB-Discussion Paper 36/2016, Seite 16 f.

(5) Der Begriff der „bereinigten Lohnlücke“ bietet sich hier eher an als „bereinigter Gender Pay Gap“, denn der Gender Pay Gap ist ein feststehender Indikator, für den – auf Grundlage europäischer Vereinbarungen – eine Reihe definierter Bedingungen erfüllt sein müssen (vgl. Glossar).

(6) Vgl. Boll, Christina / Rossen, Anja / Wolf, André (2016): The EU Gender Earnings Gap: Job Segregation and Working Time as Driving Factors. IAB-Discussion Paper 36/2016, Seite 10 ff. Auch Schmidt (2016) kommt in seiner Ländervergleichsstudie zu dem Ergebnis, dass der Anteil an erklärter Varianz in Deutschland größer ist als in jedem anderen europäischen Land. Seinen Berechnungen zufolge können sogar fast drei Viertel des Gender Pay Gap in Deutschland durch strukturelle Einflussfaktoren erklärt werden. Vgl. Schmidt, Jörg (2016): Die Entgeltlücke zwischen Frauen und Männern im internationalen Vergleich - Empirisch Befunde auf Basis des EU-SILC. IW-Report 16/2016.

(7) Vgl. Klenner, Christina (2016): Gender Pay Gap – die geschlechtsspezifische Lohnlücke und ihre Ursachen, Policy Brief WSI, 07/2016. Siehe dazu auch: Boll, Christina / Rossen, Anja / Wolf, André (2016): The EU Gender Earnings Gap: Job Segregation and Working Time as Driving Factors. IAB-Discussion Paper 36/2016, Seite 19 f.

Datentabelle zur Grafik

Methodische Anmerkungen

Die Datenbasis für die Berechnung des Gender Pay Gap in den Ländern der EU ist die Verdienststrukturerhebung (Structure of Earnings Survey). Mit der Verdienststrukturerhebung (VSE) werden die Brutto-Verdienste abhängig Beschäftigter alle vier Jahre erhoben – 2002, 2006, 2010 und zuletzt 2014. In die Berechnung der Brutto-Stundenverdienste gehen auch bezahlte Überstunden ein, während Sonderzahlungen (z. B. Weihnachtsgeld) nicht berücksichtigt werden.(1)

Bei der Grundgesamtheit der VSE sind wichtige Einschränkungen zu berücksichtigen:

  • Die VSE umfasst nur abhängig Beschäftigte – also keine Selbstständigen oder mithelfenden Familienangehörigen. Die Gruppe der abhängig Beschäftigten ist weder beim Alter noch bei den geleisteten Arbeitsstunden eingeschränkt. Daher umfasst die Datenbasis auch Arbeitnehmer/innen, die älter als 65 Jahre sind oder die nur eine Stunde pro Woche arbeiten. 
  • In der Erhebung werden nur Beschäftigte aus Unternehmen mit mindestens zehn Mitarbeiter/innen erfasst. Arbeitnehmer/innen aus Kleinbetrieben gehen damit nicht in die Erhebung ein.
  • In allen Ländern werden die Beschäftigten aus den Wirtschaftsbereichen B bis S nach der Klassifikation der Wirtschaftsbereiche – NACE Rev. 2 – erfasst.(2) Optional ist demgegenüber die Berücksichtigung des Wirtschaftsbereichs O („Öffentliche Verwaltung, Verteidigung, Sozialversicherungswesen“).
  • In den meisten Ländern werden die Beschäftigten aus folgenden Wirtschaftsbereichen der NACE erfasst:
    • „Landwirtschaft, Forstwirtschaft und Fischerei“ (NACE Rev. 2, Abschnitt A),
    • „Öffentliche Verwaltung, Verteidigung, Sozialversicherungswesen“ (NACE Rev. 2, Abschnitt O),
    • „Private Haushalte“ (NACE Rev. 2, Abschnitt T),
    • „Exterritoriale Organisationen und Körperschaften“ (NACE Rev. 2, Abschnitt U).

Seit 2008 wird für die VSE die Klassifikation der Wirtschaftsbereiche NACE Rev. 2 genutzt. Im Gegensatz zur bis dahin genutzten NACE Rev.1.1 bildet die NACE Rev. 2 die Wirtschaftsbereiche des Dienstleistungssektors deutlich differenzierter ab, während sie die Wirtschaftsbereiche des Produzierenden Gewerbes weniger genau erfasst. Beide Klassifikationen sind nur eingeschränkt vergleichbar, sodass für Zeitreihenanalysen empfohlen wird, nur auf die Daten ab 2008 zurückzugreifen.


(1) Vgl. hierzu – wie zu allen nachfolgenden Angaben im Text: Eurostat (2017): Gender pay gap in unadjusted form - NACE Rev. 2 activity (earn_grgpg2). Reference Metadata in Euro SDMX Metadata Structure (ESMS).

(2) NACE ist die Systematik der Wirtschaftszweige in der Europäischen Gemeinschaft (französisch: Nomenclature statistique des activités économiques dans la Communauté européenne).

Gender Pay Gap:

Der Gender Pay Gap (GPG), auf den deutschen Seiten von Eurostat auch als „geschlechtsspezifisches Verdienstgefälle“ bezeichnet, wird für alle Länder der EU wie folgt definiert:

„Das geschlechtsspezifische Verdienstgefälle (in unbereinigter Form) ist definiert als Differenz zwischen dem durchschnittlichen Bruttostundenverdienst männlicher und weiblicher Beschäftigter und wird in Prozent des durchschnittlichen Bruttostundenverdiensts der männlichen Beschäftigten angegeben. Die Methodik zur Erstellung dieses Indikators beruht auf Daten aus der Verdienststrukturerhebung (VSE), die alle vier Jahre überarbeitet wird, wenn VSE-Daten verfügbar sind. Nach der verwendeten Methodik beinhaltet der Indikator für das unbereinigte geschlechtsspezifische Verdienstgefälle alle Beschäftigten (ohne Einschränkung hinsichtlich des Alters und der geleisteten Arbeitsstunden) von Unternehmen (mit mindestens zehn Beschäftigten) in den Wirtschaftszweigen Industrie, Bau und Dienstleistungen (der NACE Rev. 2, Abschnitte B bis S ohne O).“(1)

Die Berechnung und Lieferung des GPG durch die einzelnen Länder ist weder gesetzlich fixiert noch durch Verordnungen geregelt, sondern basiert auf einer nichtrechtlichen Verabredung der EU-Staaten.(2)

Der GPG wird als „unbereinigter“ Indikator bezeichnet, weil er keine individuellen Eigenschaften der Arbeitnehmer/innen oder der von ihnen ausgeübten Tätigkeiten berücksichtigt, die einen Einfluss auf das geschlechtsspezifische Verdienstgefälle haben können. Mit dem Gender Pay Gap liegt damit ein Indikator vor, der gleichsam als Globalmaß für die Geschlechterungleichheit bei der Entlohnung fungiert.(3) Die
Europäische Kommission sieht die „Verringerung des geschlechtsspezifischen Einkommens- und Rentengefälles und dadurch Bekämpfung der Armut bei Frauen“ als zentrales Ziel im Strategischen Engagement für die Gleichstellung der Geschlechter 2016-2019.(4) Der GPG stellt damit einen der Hauptindikatoren für die Beurteilung der Gleichstellung zwischen Frauen und Männern in Europa dar. (5)

Die Durchschnittswerte für den GPG auf europäischer Ebene – z. B. für die EU-28 – werden auf Basis der GPG der einzelnen Mitgliedsstaaten berechnet. Die Angaben der einzelnen Länder werden dabei mit der Anzahl der Beschäftigten aus dem jeweiligen Land gewichtet.(6) Bei der Interpretation des GPG sind wichtige Einschränkungen der Grundgesamtheit zu berücksichtigen: Es werden nur abhängig Beschäftigte aus Unternehmen mit zehn oder mehr Beschäftigten befragt. Ausgeschlossen sind zudem die Beschäftigten aus den Wirtschaftsbereichen „Landwirtschaft, Forstwirtschaft und Fischerei“, und „Öffentliche Verwaltung, Verteidigung, Sozialversicherungswesen“, sowie die Beschäftigten in „privaten Haushalten“ oder in „exterritorialen Organisationen und Körperschaften“.(7)

Die Verdienststrukturerhebung, auf deren Daten die Berechnung des GPG beruht, wird alle vier Jahre erhoben (zuletzt 2014). Für diese Jahre wird der GPG mit den Daten der VSE berechnet. In den dazwischen liegenden Jahren erhält Eurostat von den einzelnen EU-Ländern Angaben zum Gender Pay Gap, die in den meisten Fällen auf der Grundlage vergleichbarer Datensätze geschätzt werden. Diese Schätzungen können auf Basis der nächsten VSE nachträglich angepasst oder revidiert werden.(8)

In Deutschland erfolgt die Fortschreibung des Gender Pay Gap in den Jahren zwischen den Erhebungen der VSE auf Basis der Daten der Vierteljährlichen Verdiensterhebung. Mit Hilfe von Veränderungsraten werden die durchschnittlichen Bruttostundenverdienste von Männern und Frauen für die betreffenden Jahre geschätzt. Beim Vorliegen einer neuen VSE werden die fortgeschriebenen Werte des GPG an die tatsächliche Entwicklung, wie sie die VSE  darstellt, angeglichen. Die nachträglich korrigierten Werte des PG (und der durchschnittlichen Brutto-Stundenverdienste von Frauen und Männern) können daher von den früher veröffentlichen (vorläufigen) Ergebnissen abweichen.(9)



Bearbeitung: Dietmar Hobler, Svenja Pfahl, Sandra Horvath


(1) Eurostat Statistics Explained (2017): Löhne und Arbeitskosten.

(2) Vgl. Eurostat (2017): Gender pay gap in unadjusted form – NACE Rev. 2 activity (earn_grgpg2). Reference Metadata in Euro SDMX Metadata Structure (ESMS).

(3) Vgl. Eurostat Statistics Explained (2018): Gender pay gap statistics.

(4) Europäische Kommission (2016): Strategisches Engagement für die Gleichstellung der Geschlechter (2016-2019), Luxemburg, Seite 9.

(5) Vgl. Eurostat Statistics Explained (2018): Gender pay gap statistics.

(6) Vgl. Eurostat (2017): Gender pay gap in unadjusted form – NACE Rev. 2 activity (earn_grgpg2). Reference Metadata in Euro SDMX Metadata Structure (ESMS).

(7) Vgl. Eurostat (2017): Gender pay gap in unadjusted form – NACE Rev. 2 activity (earn_grgpg2). Reference Metadata in Euro SDMX Metadata Structure (ESMS).

(8) a. a. O.

(9) Informationen des Statistischen Bundesamtes auf eine schriftliche Anfrage von SowiTra.

PDF-Download

Grafikblatt mit Grafiken, Tabellen und Erläuterungen herunterladen (pdf)


Download der Grafiken

Mit Klick auf eine Grafik können Sie diese in hoher Auflösung herunterladen.

Die Nutzung der Grafiken ist frei, wenn die Quelle "WSI GenderDatenPortal, Hans-Böckler-Stiftung" genannt wird
und keine Änderungen an Inhalt und Aussage der Grafiken vorgenommen werden.

X

Hinweis zur Nutzung von Cookies auf dieser Website

Diese Website benutzt Cookies. Indem Sie die Website und ihre Angebote nutzen und weiter navigieren, akzeptieren Sie diese Cookies. Die Nutzung der Cookies können Sie in Ihren Browser-Einstellungen ändern. Wir benutzen außerdem Tracking-Cookies der Tracking-Tools Matomo und Webtrekk. Diese werden nur gesetzt, wenn Sie auf den „Einverstanden“-Button klicken. Solange Sie dies nicht tun, nutzen Sie die Website und Ihre Angebote, ohne dass die genannten Tracking-Tools aktiviert werden. Durch die Betätigung des Einverstanden-Buttons willigen Sie auch in das durch Facebook Insights getätigte Tracking auf der Facebook Fanpage der Hans-Böckler-Stiftung ein. Weitere Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.


Einverstanden