Sex, gender and sexuality: Effects in the labor market
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Sex, gender and sexuality: Effects in the labor market Doris Weichselbaumer Praxis der Ökonomie 26. November 2008 Dr. Doris Weichselbaumer 1 Diskriminierung • Personen mit identer Produktivität werden aufgrund ihrer demographischen Merkmale (biologisches Geschlecht, ethnische Herkunft, sexuelle Orientierung, Religion) • unterschiedlich behandelt z.B. hinsichtlich Bezahlung, Stellenbesetzung, Weiterbildung, Beförderung, Zuweisung von Tätigkeitsgebieten. Dr. Doris Weichselbaumer 2 Vortrag • I. Theorien zur Diskriminierung • II. Empirische Studie zur Messung des Effekts von „sex“ (biologisches Geschlecht) und „gender“ (soziales Geschlecht) am Arbeitsmarkt • III. Empirische Studie zur Messung des Effekts von sexueller Orientierung am Arbeitsmarkt Dr. Doris Weichselbaumer 3 Funktionieren von Märkten Price/ Wage Supply Price*/ Wage* Demand Quantity*/ Workers* Dr. Doris Weichselbaumer Quantity/ Workers 4 I. Theorien zur Diskriminierung 1. „Taste for Discrimination“ (Becker, 1957) Vorliebe mit speziellen demographischen Gruppen zusammenzuarbeiten. - ArbeitgeberInnen-Diskriminierung („employer discrim.“) - MitarbeiterInnen-Diskriminierung („coworker discrim.“) - KonsumentInnen-Diskriminierung („consumer discr.“) 2. „Statistical Discrimination“ (Phelps, 1972, Arrow, 1973) 3. „Occupational Crowding“ (Bergmann, 1974) Dr. Doris Weichselbaumer 5 1. Taste for Discrimination – ArbeitgeberInnen-Diskriminierung • Becker: Abneigung mit speziellen Gruppen zusammenzuarbeiten. • Bessere Interpretation: Abneigung mit ihnen in vermeintlich sozial unangebrachten Funktionen zusammenzuarbeiten. • „Disutility“ mit Minoritätsarbeitskraft zusammenzuarbeiten, nicht-monetäre Kosten d, z.B. bei Einstellung Frau, Minorität wird nur zu niedrigeren Löhnen eingestellt. • WMajority = WMinority + d WMinority = WMajority - d Dr. Doris Weichselbaumer 6 1. Taste for Discrimination – ArbeitgeberInnen-Diskriminierung Minority-majority wage ratio WMin/WMaj SMin 1.00 0.8 DMin Quantity of minority workers Dr. Doris Weichselbaumer 7 Taste for Discrimination – ArbeitgeberInnen-Diskriminierung Minoritätslöhne hängen ab von: • Ausmaß an Diskriminierung am Markt • Anzahl von Minoritätsarbeitskräften, die Arbeit suchen Dr. Doris Weichselbaumer 8 Taste for Discrimination – ArbeitgeberInnen-Diskriminierung Minority-majority wage ratio WMin/WMaj SMin 1.00 0.8 DMin Quantity of minority workers Dr. Doris Weichselbaumer 9 Taste for Discrimination – ArbeitgeberInnen-Diskriminierung Minoritymajority wage ratio WMin/WMaj SMin 1.00 DMin Quantity of minority workers Dr. Doris Weichselbaumer 10 Taste for Discrimination – ArbeitgeberInnen-Diskriminierung Minoritymajority wage ratio WMin/WMaj SMin 1.00 0.8 DMin Quantity of minority workers Dr. Doris Weichselbaumer 11 „Taste for discrimination“ und Gewinne Jene Firmen, die Majoritätsarbeitskräfte anstatt Minderheitsarbeitskräfte einstellen und diesen höhere Löhne zahlen, machen niedrigere Gewinne. Æ Langfristig sollte Wettbewerbsdruck Diskriminierung eliminieren! Unter Wettbewerb ist es nicht möglich, bestimmter Gruppe höhere Löhne zu zahlen bei gleicher Produktivität. Dr. Doris Weichselbaumer 12 MitarbeiterInnen-Diskriminierung • Nicht nur ArbeitgeberInnen auch MitarbeiterInnen mögen einen „taste for discrimination“ aufweisen! • Becker: MitarbeiterInnen haben nicht-monetäre Kosten d aufgrund der Zusammenarbeit mit Minoritäten, müssen dafür kompensiert werden! (Compensating wage differential) Dr. Doris Weichselbaumer 13 MitarbeiterInnen-Diskriminierung • Mögliche Lösung: sex-segregated work force mit gleichen Löhnen für Minoritäts- und Majoritätsarbeitskräfte! • Aber: Wenn firmenspezifisches Training wichtig ist und die Jobs bereits mit Majoritätsarbeitskräften besetzt sind, mag es schwierig sein, eine Minoritätsarbeiterschaft zusammenzustellen. Æ Lohnunterschied bei identer Produktivität bleibt bestehen. Dr. Doris Weichselbaumer 14 MitarbeiterInnen-Diskriminierung Möglich: Produktivität ist durch MitarbeiterInnenDiskriminierung beeinträchtigt! • Arbeitsmoral und Produktivität der diskriminierenden Majorität mag abnehmen, Minoritätsarbeitskraft mag daher Gesamtproduktivität weniger erhöhen als Majoritätsarbeitskraft. • Majoritätsarbeitskräfte als Vorgesetzte mögen Minoritätsarbeitskräfte ungenügend instruieren/einlernen. • Minoritätsarbeitskräfte haben keinen Zugang zu informellen Netzwerken/Informationen. Dr. Doris Weichselbaumer 15 KonsumentInnen-Diskriminierung • KonsumentInnen und KlientInnen mögen „taste for discrimination“ gegenüber Minderheiten besitzen (z.B. bevorzugen es, technische Ausstattung von weißen, männlichen Verkäufern zu erwerben) • Minoritätsarbeitskräfte bringen daher weniger Erlös und sind weniger „produktiv“! Dr. Doris Weichselbaumer 16 KonsumentInnen-Diskriminierung Mögliche Lösung: • Unterschiedliche Firmen mit entweder Minoritäts- oder Majoritätsarbeitskräften • Verlangen unterschiedliche Preise • Zahlen unterschiedliche Löhne! Æ Jedoch: Lohnunterschied bei gleicher Produktivität bleibt bestehen! Dr. Doris Weichselbaumer 17 2. Statistische Diskriminierung (Phelps, 1972; Arrow, 1973) • Produktivität von BewerberIn bei Stellenbesetzung unbekannt Æ Situation unvollkommener Information • Fehler bei Selektion können kostspielig sein (hiring and taining costs!) • ArbeitgeberIn benutzt Gruppendaten um Produktivität zu schätzen. Wenn Männer als durchschnittlich produktiver gelten, wird ein Mann eingestellt. Dr. Doris Weichselbaumer 18 Statistische Diskriminierung Entspricht nicht Definition: „Personen mit identer Produktivität werden aufgrund ihrer demographischen Merkmale unterschiedlich behandelt“ weil Personen durchschnittlich keine idente Produktivität aufweisen! Dr. Doris Weichselbaumer 19 Statistische Diskriminierung Konsistent mit Gewinnmaximierung, solange Einschätzungen der Produktivität durchschnittlich korrekt! Falls Einschätzungen nicht korrekt oder übertrieben Æ Diskriminierung entsprechend der Definition! Dr. Doris Weichselbaumer 20 3. The Overcrowding Model • Berufliche Verteilung von verschiedenen demographischen Gruppen unterscheidet sich signifikant. • Resultat von sozialen Normen oder Arbeitgeber/Mitarbeiter/KonsumentenDiskriminierung? Dr. Doris Weichselbaumer 21 The Overcrowding Model Annahmen: • Erwerbstätige besteht aus 2 Gruppen von Arbeitskräften. Z.B. 6 Millionen männliche und 6 Millionen weibliche Arbeitskräfte. • Drei Berufe, X, Y, und Z – mit jeweils gleichen Arbeitsnachfragekurven. • Alle Individuen haben eine idente Produktivität in allen Berufen. • X und Y sind „Männerberufe“, Z ist ein „Frauenberuf“. Frauen werden systematisch aus X und Y ausgeschlossen. Dr. Doris Weichselbaumer 22 The Overcrowding Model Dr. Doris Weichselbaumer 23 The Overcrowding Model Vorhersagen: • Männer teilen sich zu gleichen Teilen zwischen X und Y auf, ihr Lohnsatz ist Wm. • Alle Frauen sind in Beruf Z zusammengedrängt („crowded“) und erhalten in Folge einen niedrigeren Lohn W f. • Frauen können sich aufgrund von Diskriminierung nicht auf die Berufe X und Y verteilen. Dr. Doris Weichselbaumer 24 Feedback Effects • Diskriminierende Stereotype - a self-fulfilling prophecy? • Minoritätsarbeitskräfte haben aufgrund von Diskriminierung weniger Incentives in ihr Humankapital zu investieren, mögen aufgrund von unattraktiven Jobs häufiger kündigen etc. Dr. Doris Weichselbaumer 25 II. Empirische Untersuchung: Der Effekt von Geschlecht und Persönlichkeit bei der Stellenbesetzung Experiment zur Messung des Einflusses von biologischem Geschlecht („sex“) und sozialem Geschlecht („gender“) bei Stellenbewerbung Dr. Doris Weichselbaumer 26 Wiederholung „Arbeitsmarktdiskriminierung“ 1. „Taste for Discrimination“ (Becker, 1957) Vorliebe für ArbeitnehmerInnen mit speziellen demographischen Merkmalen 2. „Statistical Discrimination“ (Phelps, 1972, Arrow, 1973) Produktivität von BewerberIn unbekannt Æ Situation unvollkommener Information ArbeitgeberIn benutzt Gruppendaten um Produktivität zu schätzen. Wenn Männer als durchschnittlich produktiver gelten, wird ein Mann eingestellt. Dr. Doris Weichselbaumer 27 Soziales Geschlecht (gender) Persönlichkeits- bzw. Verhaltensmerkmale, die typischerweise einem biologischen Geschlecht zugeordnet werden. „Maskulinität“ ambitioniert analytisch dominant energisch unabhängig kompetitiv selbstbewußt starke Persönlichkeit hat Führungsqualitäten Dr. Doris Weichselbaumer „Femininität“ mitfühlend sensibel liebevoll nachgiebig herzlich zurückhaltend verständnisvoll mag Kinder geht auf die Bedürfnisse anderer ein 28 Geschlechtsspezifische Berufe Berufliche Segregation: Männer und Frauen sind in verschiedenen Berufssparten tätig horizontale Segregation: „weibliche“ und „männliche“ Berufe unterscheiden sich in ihren Berufszweigen vertikale Segregation: „weibliche“ und „männliche“ Berufe unterscheiden sich in ihrer Hierarchie Dr. Doris Weichselbaumer 29 unvollkommene Information: biolog. Geschlecht dient als Indikator für erwartete persönliche Merkmale (gender) Stereotype männliches biologisches Geschlecht männliches soziales Geschlecht männliche Eigenschaften, Verhaltensweisen traditionell männliche Berufssparte weibliche Eigenschaften, Verhaltensweisen traditionell weibliche Berufssparte Information über individuelle persönliche Merkmale (gender) weibliches biologisches Geschlecht Dr. Doris Weichselbaumer weibliches soziales Geschlecht 30 Hat das soziale Geschlecht einen Einfluss auf die Arbeitsmarktsituation von Frauen? Verletzen der Geschlechterrolle: 1. positiver Effekt: Reduktion der „statistischen Diskriminierung“ Demonstration maskuliner Eigenschaften Æ zusätzliche Information 2. negativer Effekt: Erhöhung des “Taste for Discrimination” Frauen, die ihre zugeschriebene Geschlechterrolle verletzen, werden weniger gemocht und negativer bewertet. Riehle (1996), Carter et al. (1991) Dr. Doris Weichselbaumer 31 Experiment Correspondence-Testing Bewerbungsschreiben von fiktiven Jobsuchern mit • identen produktiven Merkmalen, • unterschiedlicher demographischer Herkunft werden als Reaktion auf Stellenausschreibungen ausgesandt Dr. Doris Weichselbaumer 32 Experiment Correspondence-Testing Geschlechtertypen der fiktiven BewerberInnen: • feminine Frau • maskuline Frau • traditioneller Mann dargestellt durch: • Schriftart, Layout • Hobbies • Fotos Dr. Doris Weichselbaumer 33 Name: Patricia Vorbach Meine Hobbies: Zeichnen, Entwerfen und Nähen von Kleidung Eineinhalbjähriger AuPair Aufenthalt in Portland, USA Dr. Doris Weichselbaumer 34 ALEXANDRA AUER Hobbies: Sport (Klettern, Paddeln), Schlagzeugspielen, Lesen, Motorradfahren Lebte eineinhalb Jahre in Australien (Jobs in Alice Springs, Melbourne, Darwin) Dr. Doris Weichselbaumer 35 Peter Englmair Hobbies: Reisen, Sport (Joggen, Mountainbiking, Wildwasser-Rafting), Musik (Gitarre) Eineinhalbjähriger Auslandsaufenthalt (USA, Australien, Hong-Kong), verschiedene Jobs Dr. Doris Weichselbaumer 36 Pretest M asculine item s Acts as a leader Aggressive Ambitious Analytical Assertive Athletic Competitive Defends own beliefs Dominant Forceful Has leadership abilities Independent Individualistic M akes decisions easily M asculine Self-reliant Self-sufficient Strong personality W illing to take a stand W illing to take risks Dr. Doris Weichselbaumer Fem inine item s Neutral item s Affectionate Cheerful Childlike Compassionate Does not use harsh language Eager to soothe hurt feelings Feminine Flatterable Gentle Gullible Loves children Loyal Sensitive to the needs of others Shy Soft spoken Sympathetic Tender Understanding W arm Yielding Adaptable Conceited Conscientious Conventional Friendly Happy Helpful Inefficient Jealous Likable M oody Reliable Secretive Sincere Solemn Tactful Theatrical Truthful Unpredictable Unsystematic 37 Untersuchte Berufssparten NetzwerktechnikerIn 18 % Frauen ProgrammiererIn 18 % Frauen BuchhalterIn 80 % Frauen SekretärIn 97 % Frauen Dr. Doris Weichselbaumer 38 Ergebnisse für männerdominierte Berufe NetzwerktechnikerInnen Einladungen m mf ff 85 74 68 73 % 63 % 58 % Kontaktierte Firmen: m > mf = ff Dr. Doris Weichselbaumer 117 39 Ergebnisse für männerdominierte Berufe ProgrammiererInnen Einladungen m mf ff 72 75 71 82 % 85 % 81 % Kontaktierte Firmen: 88 m = mf = ff Dr. Doris Weichselbaumer 40 Ergebnisse für frauendominierte Berufe BuchhalterInnen Einladungen m mf ff 59 59 64 40 % 40 % 43 % Kontaktierte Firmen: 149 m = mf = ff Dr. Doris Weichselbaumer 41 Ergebnisse für frauendominierte Berufe SekretärInnen Einladungen m mf ff 25 57 54 20 % 46 % 44 % Kontaktierte Firmen: 123 m < mf = ff Dr. Doris Weichselbaumer 42 Stellenausschreibung und Einladungswahrscheinlichkeit 1. Qualifikationsanforderungen: Jobhierarchie, Kenntnisse, Erfahrung etc. 2. Persönlichkeitsanforderungen: jung/flexibel, kontaktfreudig, eigenständig, dynamisch/durchsetzungsfähig, Seriosität (genau, ordentlich, gepflegt) 3. Inseratsmerkmale: Inseratgröße, Foto verlangt 4. Geschlechtsspezifische Berufsbezeichnung: (männlich, weiblich, neutral) Dr. Doris Weichselbaumer 43 Geschlechtsbezeichnung im Ausschreibungstext JOBBEZEICHNUNG geschlechtsneutral weibliche Bezeichnung männliche Bezeichnung Dr. Doris Weichselbaumer feminine Jobs 62 % 33 % 5% maskuline Jobs 61 % --39 % 44 Inseratsmerkmale und Erfolgsunterschiede 1. Qualifikationsanforderungen: kein Einfluss 2. Persönlichkeitsanforderungen: kein Einfluss 3. Inseratsmerkmale: kein Einfluss 4. Geschlechtsspezifische Berufsbezeichnung: signifikanter Einfluss! Dr. Doris Weichselbaumer 45 Experimentalergebnisse Auch wenn eine Frau idente Qualifikationen und Persönlichkeitsmerkmale aufweist wie ein Mann, wird sie anders behandelt. Diese unterschiedliche Behandlung dürfte demnach nicht auf Produktivitätsunterschiede sondern auf Diskriminierung zurückzuführen sein. Dr. Doris Weichselbaumer 46 III. Empirische Studie: Der Effekt von sexueller Orientierung bei der Stellenbesetzung Hat die sexuelle Orientierung von Frauen einen Einfluss auf Arbeitsmarktchancen? Dr. Doris Weichselbaumer 47 Existierende Studien zu Löhnen von Schwulen und Lesben GSS Schwule Männer -* Lesbische Frauen - o* PUMS -* + o* GSS -* +* PUMS -* +* Allegretto and Arthur (2001) PUMS -* Nicht untersucht Plug and Berkhout (2001) -* +* Studie Badgett (1995) Klawitter and Flatt (1998) Blandford (2000) Clain and Leppel's (2001) Dr. Doris Weichselbaumer Daten GRAD 48 Mögliche Gründe für höhere Einkommen I 1. Lesben sind „anders“? (in unbeobachtbaren Merkmalen) A. Höhere Produktivität aufgrund von reduzierter Hausarbeit: keine "marriage penalty" B. Höhere Investitionen Karriereunterbrechungen in Fortbildung: Weniger C. Höherer Effort: Notwendig aufgrund mangelnder Transfers von (Ehe-)Partner (Becker, 1991) D. Maskulinität: Blandford (2000), Clain/Leppel (2001), (Riess et al., 1974): Lesben gelten als "maskuliner" Dr. Doris Weichselbaumer 49 Mögliche Gründe für höhere Einkommen II 2. Statistische Gründe A. Occupational Clustering: Lesben häufiger in besser bezahlten Männerberufen tätig B. Sample Selection Bias: Schwule/Lesben mit höheren Einkommen - höhere OutingWahrscheinlichkeit gegenüber InterviewerIn 3. Keine Information über Outing am Arbeitsplatz Dr. Doris Weichselbaumer 50 Experiment Correspondence-Testing Bewerbungsschreiben von fiktiven Jobsucherinnen mit • identen produktiven Merkmalen, jedoch • unterschiedlicher sexueller Orientierung • unterschiedlichem sozialen Geschlecht wurden als Reaktion auf Stellenausschreibungen ausgesandt Dr. Doris Weichselbaumer 51 Nebenbeschäftigung als Indikator für sexuelle Orientierung Feminin Lesbisch Heterosexuell Dr. Doris Weichselbaumer Maskulin Wiener Homosexuellen Initiative Non-Profit Organisation zur Unterstützung von Kindern mit Lernschwierigkeiten Non-Profit Kulturzentrum 52 Einladungswahrscheinlichkeit Maskulines Geschlecht -0.007 (0.17) Lesbische Orientierung -0.131 (2.00)* Maskuline Lesbe 0.011 (0.10) Runde 2 0.175 (3.62)** Runde 3 0.062 (1.27) Beobachtungen Dr. Doris Weichselbaumer 1226 53 Experimentalergebnisse Lesbische Frauen verdienen zwar höhere Löhne – nichtsdestotrotz von Arbeitsmarktdiskriminierung betroffen! Lesbische Orientierung reduziert Einladungschancen um 12-13 Prozentpunkte. „Unbeobachtete negative Merkmale“ können nicht verantwortlich sein! Dr. Doris Weichselbaumer 54 Schlussfolgerungen • Es existieren zahlreiche theoretische Gründe, über welchen Mechanismus Diskriminierung wirken kann. • • Ungleiche Behandlung aufgrund von biologischem Geschlecht sowie von sexueller Orientierung wurde eindeutig nachgewiesen: – Männer werden bei der Stellenbesetzung in gut bezahlten, männerdominierten Berufssparten bevorzugt. – Frauen werden in schlecht bezahlten, frauendominierten Berufssparten bevorzugt. – Lesbische Frauen haben geringere Chancen, einen Job zu erhalten. Dr. Doris Weichselbaumer 55