Überprüfung der Lohngleichheit zwischen weiblichen und männlichen Angestellten

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1 Überprüfung der Lohngleichheit zwischen weiblichen und männlichen Angestellten Stadtverwaltung Biel Präsentation Ergebnisse ergänzt, perinnova GmbH Dr. Iwan von Wartburg Kasinostrasse 19 CH-5001 Aarau T: +41 (0) F: +41 (0)

2 Inhalt Nr Thema 1. Einführung Lohngleichheit und Prüfung 2. Vorgehen bei der standardisierten Überprüfung 3. Deskriptive Auswertungen 4. Ergebnisse der standardisierten Überprüfung 2

3 Begriffe Lohnunterschied und Lohndiskriminierung «Lohnunterschied («gender pay gap» oder «unbereinigter Verdienstabstand») = Unterschied im Durchschnittslohn zwischen den Geschlechtern. In der Regel wird angegeben, wie viel Frauen weniger verdienen als Männer (in Prozent). In der Schweiz werden oft auch die Medianlohndifferenzen ausgewiesen. Lohndiskriminierung (oder bereinigter Verdienstabstand) = «nicht durch objektive Faktoren erklärbarer und somit diskriminierender Teil des Lohnunterschieds. Die Lohndiskriminierung gibt an, wie viel Frauen bei sonst gleichwertigen Voraussetzungen weniger verdienen als Männer.» Lohndiskriminierung bedeutet also, dass Frauen und Männer für gleiche oder gleichwertige Arbeit ungleich entlöhnt werden. Quelle: In enger Anlehung aus Schär Moser, M., Strub, S., 2011: 39/40. 3

4 Berechnungsmethode Logib Überblick (1) Berechnungsmethode in Logib: Multiple lineare Regressionsanalyse «Das im Rahmen der Überprüfung der Einhaltung der Lohngleichheit bei öffentlichen Beschaffungen des Bundes verwendete Standard-Analysemodell dient dazu, den Lohn der Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer anhand von persönlichen Qualifikationsmerkmalen (Ausbildung, Dienstalter und potenzielle Erwerbserfahrung), von arbeitsplatzbezogenen Faktoren (Betriebliches Kompetenzniveau und berufliche Stellung) sowie anhand des Geschlechts zu erklären.» «Bei sonst gleichen Bedingungen kann anhand dieser Methode ermittelt werden, welcher Teil der Lohndifferenz nicht durch objektive, lohnrelevante Faktoren erklärt werden kann (=geschlechtsspezifische Lohndiskriminierung). Oder anders gesagt ist es mit dieser Methode möglich, zu bestimmen, welche Lohndifferenzen zwischen Frauen und Männern in einem Unternehmen bei vergleichbaren persönlichen und berufsbezogenen Merkmalen bestehen.» Quelle: Eidg. Büro für die Gleichstellung von Frau und Mann EBG (2016): «Standard-Analysemodell zur Überprüfung der Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im Beschaffungswesen des Bundes (Methodenbeschrieb)», Bern Oktober 2016, S. 2., abgerufen am unter: 4

5 Berechnungsmethode Logib Überblick (2) Überprüfung der Lohngleichheit mittels Standard-Analysemodell: Wieviel verdienen Frauen unter ansonsten gleichwertigen Voraussetzungen weniger? Gleichwertige Voraussetzungen: Betriebliches Kompetenzniveau (Komplexität der Tätigkeit) Berufliche (hierarchische) Stellung Ausbildungsumfang (Anz. Investierte Jahre in Ausbildung) Berufserfahrung Dienstalter/-jahre Quelle: Eidg. Büro für die Gleichstellung von Frau und Mann EBG (2016): «Standard-Analysemodell zur Überprüfung der Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im Beschaffungswesen des Bundes (Methodenbeschrieb)», Bern Oktober 2016, S. 2., abgerufen am unter: 5

6 Berechnungsmethode Logib Überblick (3) «Das bei der Überprüfung der Lohngleichheit im Beschaffungswesen des Bundes verwendete Standard- Analysemodell beschränkt sich auf die obengenannten fünf Faktoren. Zugleich wurde eine sogenannte Toleranzschwelle von 5% eingeführt. Diese gleicht jenen Teil aus, der durch weitere objektive, unternehmensspezifische Faktoren erklärt werden könnte.» (Hervorhebung perinnova) «Die Toleranzschwelle von 5% gilt ausschliesslich für Überprüfungen im Rahmen des Beschaffungswesens des Bundes. Wenn die geschlechtsspezifische Lohnungleichheit, d.h. der auf das Geschlecht zurückzuführende Unterschied, nach Berücksichtigung der fünf Faktoren Ausbildung, Dienstalter, potenzielle Erwerbserfahrung, betriebliches Kompetenzniveau und berufliche Stellung statistisch signifikant über der Toleranzschwelle von 5% liegt, gelten die Voraussetzungen bezüglich Lohngleichheit für den Erhalt eines Auftrags des Bundes als nicht erfüllt.» «Da bei den Überprüfungen im Rahmen des Beschaffungswesens des Bundes lediglich nach systematischen Diskriminierungen gesucht und dabei eine Toleranzschwelle von 5% angewendet wird, kann das Ergebnis vom kontrollierten Unternehmen nicht als qualifizierter Nachweis dafür verwendet werden, dass generell keine Diskriminierung gemäss Gleichstellungsgesetz (GlG) besteht.» Die Berechnungen gemäss dem Standard-Analysemodell sind auf systematische Diskriminierungen beschränkt und schliessen nicht aus, dass im Einzelfall diskriminierende vorliegen können. Quelle: Eidg. Büro für die Gleichstellung von Frau und Mann EBG (2016): «Standard-Analysemodell zur Überprüfung der Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im Beschaffungswesen des Bundes (Methodenbeschrieb)», Bern Oktober 2016, S. 2., abgerufen am unter: 6

7 Zur Illustration: Beispielhafte Personenprofile Person Person A Person B Person C Anzahl Ausbildungsjahre (Persönliches Qualifikationsmerkmal) Anzahl potenzielle Berufsjahre (Persönliches Qualifikationsmerkmal) Dienstalter (Persönliches Qualifikationsmerkmal) Berufliches Kompetenzniveau (Arbeitsplatzbezogenes Merkmal) Berufliche Stellung (Arbeitsplatzbezogenes Merkmal) 12 (EFZ: KV) 13, Berechnung: Alter (30) minus Anz. Ausb.jahre (11) minus 6 Jahre (Vorschulalter) 17 (lic. oec. publ.) 22, Berechnung: Alter (45) minus Anz. Ausb.jahre (17) minus 6 Jahre (Vorschulalter) 7 Jahre 15 Jahre 1 Jahr 3 («Aufgaben, die Berufs-/Fachkenntnisse voraussetzen») 5 («ohne Kaderfunktion») 2 («komplexere Arbeiten») 2 («Mittleres Kader») 15 (Bachelor in Soziale Arbeit) 9, Berechnung: Alter (30) minus Anz. Ausb.jahre (15) minus 6 Jahre (Vorschulalter) 2 («komplexere Arbeiten») 5 («ohne Kaderfunktion») Bsp. Funktion: Sachbearbeiter Lohnandiministration Mittlere Managementfunktion Sozialarbeiter 7

8 Inhalt Nr Thema 1. Einführung Lohngleichheit und Prüfung 2. Vorgehen bei der standardisierten Überprüfung 3. Deskriptive Auswertungen 4. Ergebnisse der standardisierten Überprüfung 8

9 Vorgehen Schritt 1: Datenaufbereitung Datenstamm per Mai Umfasst alle im Monatslohn angestellten Mitarbeitenden und Stundenlöhner/-innen, die einer Lohnklasse und -stufe zugeordnet sind. Ausgeschlossen wurden Lernende, Praktikanten, Aushilfen und übrige Stundenlöhner, deren Lohn nicht auf 100%-Pensum hochgerechnet werden kann. Verbleibende Anzahl Datensätze für Analyse: Schritt 2: Berechnung standardisierte Regressionsanalyse und Plausibilisierungsrechnung (Plausibilisierungsberechnung: dieselbe Regressionsrechnung mit alternativ hergeleiteten arbeitsplatzbezogenen Merkmalen) Standardisierung der Monatsgesamtlöhne inkl. 1/12 des 13. Monatslohnes auf 40 Arbeitsstunden/Woche sowie Transformation in den natürlichen Logarithmus (Vorgabe logib) Herleitung/Auslesen der zu berücksichtigenden «persönlichen» Merkmale für die Regression: Herleitung: «Ausbildungsjahre» gemäss der Vergleichsprofile des Persuisse-Lohnvergleichs Auslesen: «Geschlecht» und «Dienstjahre» gemäss Personalinformationssystem Herleitung des zusätzlich zu berücksichtigenden Merkmals «betriebliches Kompetenzniveau» und «berufliche Stellung» anhand perinnova Einreihungsplan der Persuisse Lohnvergleichsfunktionen Interpretation Schritt 3: Berichterstattung Vorgehen, Resultaten und Schlussfolgerungen Diese Präsentation 9

10 Datenaufbereitung Berechnung analysierter Lohn («abhängige Variable») Jahresgesamtlohn 100%: Ausgangslage: Jahresgrundlohn (Vertragslohn) für 100%-Pensen («Vertragslohn») Zusätzlich einbezogene Lohnarten: Funktionszulagen für ein Vollzeitpensum und Jahr Ausbezahlte Einmalprämien für das Jahr 2016 Monatslohn: Jahresgrundlohn für 100% Pensum geteilt durch 13, plus die zusätzlich einbezogenen Lohnarten geteilt durch 12. Standardisierter Monatslohn 40 Std.: Monatslohn geteilt durch wöchentliche Arbeitszeit von 42 Stunden gemäss Arbeitsvertrag mal 40. Logarithmierter standardisierter Monatslohn: Transformation in den natürlichen Logarithmus (um eine Normalverteilung zu erreichen, Vorgehen gemäss Logib) Diese Grösse geht als abhängige, d.h. zu erklärende, Variable in die Regressionsanalyse ein. 10

11 Persönliche Qualifikationsmerkmale in der Standardregression Variablen Logarithmierter auf Vollzeit (40 Std. pro Woche) standardisierter Bruttolohn von Anstellung i Anzahl Bildungsjahre von Anstellung i Bemerkung zu Variable Berechenbar anhand Lohnangaben pro Anstellung aus Personalinformationssystem (gemäss vorangehender Folie). Standardisierung auf 40 Wochenstunden und Transformation in den natürlichen Logarithmus. Festlegung der Anzahl Ausbildungsjahre anhand der Zuordnungen zu den Persuisse-Lohnvergleichsfunktionen. Anzahl (potenzielle) Erwerbsjahre von Anstellung i Anzahl (potenzielle) Erwerbsjahre von Anstellung i im Quadrat Berechnet anhand Formel: Alter minus Ausbildungsjahre minus 6 Jahre Vorschule Einfluss von potentiellen Erwerbsjahren auf Lohn häufig nicht «nur» linear, sondern mit parabolischem Verlauf -> berechnet als Erwerbsjahre im Quadrat Anzahl Dienstjahre von Anstellung i Geschlecht von Anstellung i Individuelle Dienstjahre bei Arbeitgeber (Betriebszugehörigkeit) -> Information aus Personalinformationssystem Dummy Variable (2 = Frau, 1 = Mann) -> Umkodiert aus Datenexport Personalinformationssystem («weiblich»/»männlich») 11

12 Codierung Anzahl Bildungsjahre Anleitung gemäss Eidg. Departement des Innern, Eidg. Büro für die Gleichstellung von Frau und Mann EBG Es ist für jeden Mitarbeitenden die effektive höchste abgeschlossene Ausbildung anzugeben. Dafür muss ein Zertifikat oder ein Diplom vorhanden sein. Für im Ausland erworbene Abschlüsse tragen Sie bitte den Code der gleichwertigen schweizerischen Ausbildung ein. Erfassen Sie Zahlen von 1 bis 8, die den nachfolgenden Definitionen entsprechen. Tertiär: Hochschule (Codes 1 und 2): Bezüglich Erfassung der tertiären Hochschulabschlüsse (Codes 1 und 2) haben Sie abhängig von Ihrer betrieblichen Realität zwei Möglichkeiten: entweder Sie erfassen die tertiären Hochschulabschlüsse je nach Institutionstyp und unterscheiden systematisch zwischen Universitäts- und Fachhochschul-Abschlüssen. In diesem Fall gilt für die Codierung: 1 = Universitäre Hochschule (UNI, ETH) 2 = Fachhochschule (FH), Pädagogische Hochschule (PH) oder gleichwertige Ausbildung oder Sie erfassen die Hochschulabschlüsse je nach Abschlusstyp und unterscheiden systematisch zwischen Bachelorabschluss (erster Abschluss) und Masterabschluss (zweiter Abschluss), unabhängig davon, ob der Abschluss an einer Universität/ETH, Fachhochschule, pädagogischen Hochschule oder einer vergleichbaren Bildungseinrichtung erworben wurde. In diesem Fall gilt für die Codierung: 1 = Master-Abschluss 2 = Bachelor-Abschluss Tertiär: Höhere Berufsausbildung (Code 3) 3 = Höhere Berufsausbildung mit eidgenössischem Fachausweis, Diplom oder höherer Fachprüfung/Meisterdiplom, Techniker/in TS, Höhere Fachschule, HTL, HWV, HFG, IES oder gleichwertige Ausbildung Sekundarstufe II (Codes 4 bis 6) 4 = Lehrerpatent auf verschiedenen Stufen: Primarlehrerseminar (für den Unterricht auf Stufe Kindergarten, Primarschule, Handarbeit und Werken, Hauswirtschaft) oder gleichwertige Ausbildung 5 = Gymnasiale Maturität, Berufsmaturität, Fachmaturität oder gleichwertige Ausbildung 6 = Abgeschlossene Berufsausbildung, die zum Erwerb eines eidgenössischen Fähigkeitszeugnisses (EFZ) führt, Vollzeit-Berufsschule, Diplom- oder Fachmittelschule, berufliche Grundbildung (eidgenössisches Berufsattest EBA) oder gleichwertige Ausbildung Obligatorische Schule (Codes 7 und 8) 7 = Ausschliesslich unternehmensinterne, durch das Bundesamt für Berufsbildung und Technologie (BBT) nicht anerkannte Berufsausbildung 8 = Obligatorische Schule, ohne abgeschlossene Berufsausbildung Zugeordnet anhand der Zuordnungen zu perinnova Spitallohnvergleichscodes. Gefordert gemäss logib wären die individuell vorhandenen Abschlüsse. Die einzelnen Codes erhalten folgende Anzahlen von Bildungsjahren: 1 = 17 Bildungsjahre 2 = 15 Bildungsjahre 3 = 14 Bildungsjahre 4 = 15 Bildungsjahre 5 = 13 Bildungsjahre 6 = 12 Bildungsjahre 7 = 11 Bildungsjahre 8 = 7 Bildungsjahre 12

13 Arbeitsplatzbezogene Merkmale in der Standardregression Variablen Betriebliches Kompetenzniveau der Stelle von Anstellung i («ANFi») Bemerkung zu Variable Vier Ausprägungen: 1 Tätigk. mit höchst komplexen Problemlöse-/Entscheidungsaufgaben 2 Tätigk. mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben 3 Tätigk. mit Aufgaben, die Berufs-/Fachkenntnisse voraussetzen 4 Tätigk. mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben Codierung des betrieblichen Kompetenzniveaus 1 bis 4 für alle Stellen auf der Grundlage der Zuordnungen zu den Profilen des Persuisse-Lohnvergleichs. Berufliche Stellung («BSTi») Fünf Ausprägungen: 1 Oberes Kader 2 'Mittleres Kader 3 'Unteres Kader 4 'Unterstes Kader 5 'Ohne Kaderfunktion Codierung des betrieblichen Kompetenzniveaus 1 bis 4 für alle Stellen auf der Grundlage der Zuordnungen zu den Profilen des Persuisse-Lohnvergleichs. NB: Die beiden Variablen werden in 4, bzw. 5 Dummy Variablen zerlegt, von denen pro Anstellung jeweils nur eine 1 ist und die anderen 0 sind. 13

14 Inhalt Nr Thema 1. Einführung Lohngleichheit und Prüfung 2. Vorgehen bei der standardisierten Überprüfung 3. Deskriptive Auswertungen 4. Ergebnisse der standardisierten Überprüfung 14

15 Unbereinigter Verdienstabstand «Lohnunterschied («gender pay gap» oder «unbereinigter Verdienstabstand») = Unterschied im Durchschnittslohn zwischen den Geschlechtern. In der Regel wird angegeben, wie viel Frauen weniger verdienen als Männer (in Prozent). In der Schweiz werden oft auch die Medianlohndifferenzen ausgewiesen. Ergebnis: Alle MA Alle MA Mittelwert standardisierter Monatslohn 40 Std. Mittelwert standardisierter Monatslohn 42 Std. Lohnmittelwert weibliche MA Lohnmittelwert männliche MA Lohnmittelwert Gesamt Gesamt Weibliche Mitarbeitende Männliche Mitarbeitende Gesamt 5'479 5'753 6'281 6'595 5'773 6'062 Anzahl Anzahl '335 1'335 Berechnung Aus Sicht Frauen - Lohn tiefer um: 12.8% 12.8% Aus Sicht Männer - Lohn höher um: 14.6% 14.6% Unbereinigter Verdienstabstand: 13.7% 13.7% 15

16 Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (1) Bildungsjahre (Ausbildung) männlich weiblich Gesamt Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % 7 Bildungsjahre % % % 11 Bildungsjahre 0 0.0% 0 0.0% 0 0.0% 12 Bildungsjahre % % % 14 Bildungsjahre % % % 15 Bildungsjahre % % % 17 Bildungsjahre % % % Gesamt % % 1' % Betriebliches Kompetenzniveau männlich weiblich Gesamt Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Tätigk. mit höchst komplexen Problemlöse-/Entscheidungsaufgaben % % % Tätigk. mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben % % % Tätigk. mit Aufgaben, die Berufs- /Fachkenntnisse voraussetzen % % % Tätigk. mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben % % % Gesamt % % 1' % Berufliche Stellung männlich weiblich Gesamt Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Oberes Kader % 7 0.8% % Mittleres Kader % % % Unteres Kader % % % Unterstes Kader % % % Ohne Kaderfunktion % % 1' % Gesamt % % 1' % 16

17 Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (2) Dienstjahre männlich weiblich Gesamt Mittelwert: Dienstjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % % % % % % % % % % % % % % % % % % % Gesamt % % 1' % Potenzielle Erwerbsjahre männlich weiblich Gesamt Mittelwert: Potenzielle Erwerbsjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % % % % % % % % % % % % % Gesamt % % 1' % 17

18 Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (3) Bildungsjahre (Ausbildung) männlich weiblich Gesamt Anzahl Durchschnittslohn Frauen Anzahl Durchschnittslohn Männer Anzahl Durchschnittslohn Gesamt 7 Bildungsjahre 81 4' ' ' Bildungsjahre 0 Anz. <5 0 Anz. <5 0 Anz. <5 12 Bildungsjahre 282 6' ' ' Bildungsjahre 27 7' ' ' Bildungsjahre 59 7' ' ' Bildungsjahre 40 11' ' '190 Gesamt 489 6' '753 1'335 6'062 Betriebliches Kompetenzniveau Tätigk. mit höchst komplexen Problemlöse-/Entscheidungsaufgaben männlich weiblich Gesamt Anzahl Durchschnittslohn Frauen Anzahl Durchschnittslohn Männer Anzahl Durchschnittslohn Gesamt 41 11' ' '473 Tätigk. mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben 121 7' ' '380 Tätigk. mit Aufgaben, die Berufs- /Fachkenntnisse voraussetzen 224 6' ' '789 Tätigk. mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben 103 4' ' '478 Gesamt 489 6' '753 1'335 6'062 männlich weiblich Gesamt Berufliche Stellung Anzahl Durchschnittslohn Männer Anzahl Durchschnittslohn Frauen Anzahl Durchschnittslohn Gesamt Oberes Kader 15 13' ' '706 Mittleres Kader 24 10' ' '963 Unteres Kader 16 8' ' '528 Unterstes Kader 74 7' ' '299 Ohne Kaderfunktion 360 5' '394 1'089 5'530 Gesamt 489 6' '753 1'335 6'062 18

19 Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (4) Dienstjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Durchschnittslohn Männer Anzahl Durchschnittslohn Frauen Anzahl Durchschnittslohn Gesamt ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '756 Gesamt 489 6' '753 1'335 6'062 Potenzielle Erwerbsjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Durchschnittslohn Männer Anzahl Durchschnittslohn Frauen Anzahl Durchschnittslohn Gesamt ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '226 Gesamt 489 6' '753 1'335 6'062 19

20 Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (5) Bildungsjahre (Ausbildung) männlich weiblich Gesamt Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Männer Frauen Gesamt 7 Bildungsjahre 81 3' ' ' Bildungsjahre 0 Anz. <5 0 Anz. <5 0 Anz. <5 12 Bildungsjahre 282 4' ' ' Bildungsjahre 27 5' ' ' Bildungsjahre 59 5' ' ' Bildungsjahre 40 8' ' '102 Gesamt 489 3' '457 1'335 3'457 Betriebliches Kompetenzniveau Tätigk. mit höchst komplexen Problemlöse-/Entscheidungsaufgaben männlich weiblich Gesamt Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Männer Frauen Gesamt 41 7' ' '880 Tätigk. mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben 121 5' ' '904 Tätigk. mit Aufgaben, die Berufs- /Fachkenntnisse voraussetzen 224 4' ' '200 Tätigk. mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben 103 3' ' '457 Gesamt 489 3' '457 1'335 3'457 männlich weiblich Gesamt Berufliche Stellung Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Männer Frauen Gesamt Oberes Kader 15 11' ' '964 Mittleres Kader 24 8' ' '226 Unteres Kader 16 7' ' '081 Unterstes Kader 74 5' ' '310 Ohne Kaderfunktion 360 3' '457 1'089 3'457 Gesamt 489 3' '457 1'335 3'457 20

21 Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (6) Dienstjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Männer Frauen Gesamt ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '457 Gesamt 489 3' '457 1'335 3'457 Potenzielle Erwerbsjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Männer Frauen Gesamt ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '457 Gesamt 489 3' '457 1'335 3'457 21

22 Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (7) Bildungsjahre (Ausbildung) männlich weiblich Gesamt Anzahl Höchster Lohn Frauen Anzahl Höchster Lohn Männer Anzahl Höchster Lohn Gesamt 7 Bildungsjahre 81 6' ' ' Bildungsjahre 0 Anz. <5 0 Anz. <5 0 Anz. <5 12 Bildungsjahre 282 8' ' ' Bildungsjahre 27 9' ' ' Bildungsjahre 59 9' ' ' Bildungsjahre 40 16' ' '729 Gesamt ' '080 1'335 16'729 Betriebliches Kompetenzniveau Tätigk. mit höchst komplexen Problemlöse-/Entscheidungsaufgaben männlich weiblich Gesamt Anzahl Höchster Lohn Frauen Anzahl Höchster Lohn Männer Anzahl Höchster Lohn Gesamt 41 16' ' '729 Tätigk. mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben 121 9' ' '377 Tätigk. mit Aufgaben, die Berufs- /Fachkenntnisse voraussetzen 224 8' ' '590 Tätigk. mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben 103 6' ' '805 Gesamt ' '080 1'335 16'729 männlich weiblich Gesamt Berufliche Stellung Anzahl Höchster Lohn Anzahl Höchster Lohn Anzahl Höchster Lohn Männer Frauen Gesamt Oberes Kader 15 16' ' '729 Mittleres Kader 24 12' ' '162 Unteres Kader 16 9' ' '971 Unterstes Kader 74 9' ' '377 Ohne Kaderfunktion 360 9' '037 1'089 9'264 Gesamt ' '080 1'335 16'729 22

23 Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (8) Dienstjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Höchster Lohn Anzahl Höchster Lohn Anzahl Höchster Lohn Männer Frauen Gesamt ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '210 Gesamt ' '080 1'335 16'729 Potenzielle Erwerbsjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Höchster Lohn Anzahl Höchster Lohn Anzahl Höchster Lohn Männer Frauen Gesamt ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '729 Gesamt ' '080 1'335 16'729 23

24 24 Geschlecht und Ausbildungsjahre relativ 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 17% 26% 23% 0% 0% 0% 58% 51% 53% 6% 5% 5% 12% 15% 14% 8% 3% 5% Obligatorische Schule Unternehmensinterne Berufsausbildung Abgeschlossene Berufsausbildung Höhere Berufsausbildung Bachelor / Fachhochschule (FH), Pädagogische Hochschule (PH), LehrerInnenpatent Konsekutivmaster / Universität/Hochschule (Uni, ETH) Anz. M in % von Total M Anz. W in % von Total W Anz. Ges. in % von Ges.

25 25 Geschlecht und Ausbildungsjahre absolut Obligatorische Schule Unternehmensinterne Berufsausbildung Abgeschlossene Berufsausbildung Höhere Berufsausbildung Bachelor / Fachhochschule (FH), Pädagogische Hochschule (PH), LehrerInnenpatent Konsekutivmaster / Universität/Hochschule (Uni, ETH) Anz. Männlich Anz. Weiblich Anz. Gesamt

26 Geschlecht, Ausbildungsjahre und Lohn 13'000 12'000 11'000 10'000 9'000 8'000 7'000 6'000 5'000 4'000 3'000 2'000 1'000 0 Obli-gatorische Schule Unter-nehmensinterne Berufsausbildung Abge-schlossene Berufsausbildung Höhere Berufsausbildung Bachelor / Fachhochschule (FH), Päda-gogische Hochschule (PH), LehrerInnenpatent Konsekutivmast er / Universität/Hoch schule (Uni, ETH) Durchschnittslohn Männer 4'773 6'055 7'749 7'781 11'563 6'595 Durchschnittslohn Frauen 4'318 5'678 6'997 7'245 10'514 5'753 Gesamt 26

27 27 Geschlecht und betriebliches Kompetenzniveau relativ 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 8% 4% 5% 25% 21% 22% 46% 48% 47% 21% 28% 26% Tätigk. mit höchst komplexen Problemlöse-/ Entscheidungsaufgaben Tätigk. mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben Tätigk. mit Aufgaben, die Berufs-/Fachkenntnisse voraussetzen Tätigk. mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben Anz. M in % von Total M Anz. W in % von Total W Anz. Ges. in % von Ges.

28 28 Geschlecht und betriebliches Kompetenzniveau absolut Tätigk. mit höchst komplexen Problemlöse-/ Entscheidungsaufgaben Tätigk. mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben Tätigk. mit Aufgaben, die Berufs-/Fachkenntnisse voraussetzen Tätigk. mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben Anz. Männlich Anz. Weiblich Anz. Gesamt

29 Geschlecht, betriebliches Kompetenzniveau und Lohn 13'000 12'000 11'000 10'000 9'000 8'000 7'000 6'000 5'000 4'000 3'000 2'000 1'000 0 Tätigk. mit höchst komplexen Problemlöse-/ Entscheidungsaufgaben Tätigk. mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben Tätigk. mit Aufgaben, die Berufs- /Fachkenntnisse voraussetzen Tätigk. mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben Durchschnittslohn Männer 11'454 7'497 6'047 4'794 6'595 Durchschnittslohn Frauen 9'216 7'298 5'645 4'341 5'753 Gesamt 29

30 Geschlecht und berufliche Stellung relativ 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 3% 1% 2% 5% 1% 3% 3% 2% 3% 15% 10% 12% 74% 86% 82% Oberes Kader Mittleres Kader Unteres Kader Unterstes Kader Ohne Kaderfunktion Anz. M in % von Total M Anz. W in % von Total W Anz. Ges. in % von Ges. 30

31 Geschlecht und berufliche Stellung absolut 1'200 1' '089 Oberes Kader Mittleres Kader Unteres Kader Unterstes Kader Ohne Kaderfunktion Anz. Männlich Anz. Weiblich Anz. Gesamt 31

32 Geschlecht, berufliche Stellung und Lohn 15'000 14'000 13'000 12'000 11'000 10'000 9'000 8'000 7'000 6'000 5'000 4'000 3'000 2'000 1'000 0 Ohne Oberes Kader Mittleres Kader Unteres Kader Unterstes Kader Kaderfunktion Gesamt Durchschnittslohn Männer 13'840 10'209 8'582 7'370 5'805 6'595 Durchschnittslohn Frauen 13'419 9'372 8'483 7'234 5'394 5'753 32

33 Geschlecht und Dienstjahre relativ 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 15% 16% 16% 15% 17% 16% 10% 14% 13% 16% 18% 17% 20% 24% 23% 24% 11% 16% 0-1 Dienstjahre 2-3 Dienstjahre 4-5 Dienstjahre 6-9 Dienstjahre Dienstjahre 20+ Dienstjahre Anz. M in % von Total M Anz. W in % von Total W Anz. Ges. in % von Ges. 33

34 34 Geschlecht und Dienstjahre absolut Dienstjahre 2-3 Dienstjahre 4-5 Dienstjahre 6-9 Dienstjahre Dienstjahre 20+ Dienstjahre Anz. Männlich Anz. Weiblich Anz. Gesamt

35 Geschlecht, Dienstjahre und Lohn 8'000 7'000 6'000 5'000 4'000 3'000 2'000 1' Dienstjahre 2-3 Dienstjahre 4-5 Dienstjahre 6-9 Dienstjahre Dienstjahre Dienstjahre Gesamt Durchschnittslohn Männer 6'244 6'202 6'280 6'249 6'716 7'324 6'595 Durchschnittslohn Frauen 5'474 5'694 5'544 5'955 5'822 6'039 5'753 35

36 36 Geschlecht und pot. Erwerbsjahre relativ 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 1% 2% 2% 5% 9% 8% 17% 20% 19% 77% 68% 71% 0-4 potenzielle Erwerbsjahre 5-9 potenzielle Erwerbsjahre potenzielle Erwerbsjahre 20+ potenzielle Erwerbsjahre Anz. M in % von Total M Anz. W in % von Total W Anz. Ges. in % von Ges.

37 37 Geschlecht und pot. Erwerbsjahre absolut 1' potenzielle Erwerbsjahre 5-9 potenzielle Erwerbsjahre potenzielle Erwerbsjahre 20+ potenzielle Erwerbsjahre Anz. Männlich Anz. Weiblich Anz. Gesamt

38 Geschlecht, pot. Erwerbsjahre und Lohn 8'000 7'000 6'000 5'000 4'000 3'000 2'000 1' potenzielle 5-9 potenzielle potenzielle 20+ potenzielle Erwerbsjahre Erwerbsjahre Erwerbsjahre Erwerbsjahre Gesamt Durchschnittslohn Männer 4'432 4'963 6'059 6'852 6'595 Durchschnittslohn Frauen 4'583 5'236 5'919 5'817 5'753 38

39 Inhalt Nr Thema 1. Einführung Lohngleichheit und Prüfung 2. Vorgehen bei der standardisierten Überprüfung 3. Deskriptive Auswertungen 4. Ergebnisse der standardisierten Überprüfung 39

40 Ergebnisse (1) Regression ausschliesslich auf Basis der persönlichen Qualifikationsmerkmale Standardregression Ausbildungsjahre, (potenzielle) Erwerbsjahre, Dienstjahre arbeitsplatzbezogene Merkmale - Kompetenzniveau - berufliche Stellung Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 4.4% weniger 3.1% weniger Die Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im engeren Sinne ist nicht eingehalten ist nicht eingehalten Die im Rahmen des Beschaffungswesens angewandte Toleranzschwelle von 5% R Interpretation von R2 Das Modell erklärt 76% der Variabilität der Das Modell erklärt 85% der Variabilität der Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt 1'335 1'335 Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) 1'335 1'335 Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen 1'335 1'335 Frauen Männer Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Ja Ja Test, ob die Lohndifferenz die Toleranzschwelle signifikant übersteigt H0: Lohndiff. = 5% zu Ungunsten der Frauen; HA: Lohndiff. > 5% zu Ungunsten der Frauen 5% 5% (Alpha = 5%, einseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein Nein 40

41 Ergebnisse (2) Die standardisierte Überprüfung mit der Methode logib hat ergeben, dass bei allen Mitarbeitenden der Stadtverwaltung Biel Frauen unter ansonsten gleichen Voraussetzungen 3.1% weniger verdienen als Männer. Ansonsten gleiche Voraussetzungen heisst: Gleicher Ausbildungsumfang, gleiche Berufserfahrung, gleiches Dienstalter, gleiches betriebliches Kompetenzniveau der ausgeübten Funktion und gleiche hierarchische Stellung der ausgeübten Funktion. Bei allen Ergebnissen wird die im Rahmen des Beschaffungswesens des Bundes angewandte Toleranzschwelle von 5% eingehalten. Wichtige Hinweise genereller Natur zur angewendeten Methode und den gezogenen Schlussfolgerungen: Die Berechnungen gemäss dem Standard-Analysemodell sind auf systematische Diskriminierungen beschränkt und schliessen nicht aus, dass im Einzelfall diskriminierende vorliegen können. «Da bei den Überprüfungen im Rahmen des Beschaffungswesens des Bundes lediglich nach systematischen Diskriminierungen gesucht und dabei eine Toleranzschwelle von 5% angewendet wird, kann das Ergebnis vom kontrollierten Unternehmen nicht als qualifizierter Nachweis dafür verwendet werden, dass generell keine Diskriminierung gemäss Gleichstellungsgesetz (GlG) besteht.» EBG (2016) 41

42 Zitierte Literatur Schär Moser, M., Baillod, J. (2006): Instrumente zur Analyse von Lohndiskriminierung Orientierungshilfe für die juristische Praxis, Hrsg.: Eidgenössisches Büro für die Gleichstellung von Frau und Mann EBG & Schweizerischer Anwaltsverband, Bern/Stuttgart/Wien: Haupt. Schär Moser, M., Strub, S., (2011): Massnahmen und Instrumente zur Bekämpfung der geschlechtsspezifischen Lohndiskriminierung - Die Schweiz im Spiegel des europäischen Auslands, Dossier 79, SGB Schweizerischer Gewerkschaftsbund Eidg. Büro für die Gleichstellung von Frau und Mann EBG (2016): «Standard-Analysemodell zur Überprüfung der Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im Beschaffungswesen des Bundes (Methodenbeschrieb)», Bern Oktober 2016, S. 2., abgerufen am unter: 42

43 Danke für Ihr Vertrauen! perinnova GmbH Kasinostrasse Aarau T: F:

44 Ergebnisübersichtstabelle Direktionen/Abt./Dienstst. Direktion / Abteilung /Dienststelle Frauen verdienen unter ansonsten gleichen Voraussetzungen Spielt das Geschlecht überhaupt eine Rolle für unterschiedliche und das mit einer Wahrscheinlichkeit von mehr 95% und mehr? Spielt das Geschlecht eine Rolle im Ausmass von mindestens 5% Lohndifferenz zwischen den Geschlechtern und das mit einer Wahrscheinlichkeit von mehr 95% und mehr? Anzahl weibliche MA Anzahl männliche MA Anzahl MA gesamt Bau/Energ./Umw. 0.1% weniger Nein Nein Bild./Kult/Spor 1.4% weniger Nein Nein Finanzen 5.5% weniger Ja Nein Präsidial 5.6% mehr Nein Nein Soz. &Sicherh. 1.1% weniger Nein Nein Abteilung Betagtenheime 0.3% mehr Nein Nein Abteilung Erwachsenen-und Kinderschutz 2.7% mehr Nein Nein Abteilung Informatik und Logistik 6.4% weniger Nein Nein Abteilung Infrastruktur 1.7% weniger Nein Nein Abteilung Öffentliche Sicherheit 4.3% weniger Ja Nein Abteilung Schule & Sport 1.6% weniger Nein Nein Abteilung Soziales 1.3% mehr Nein Nein Abteilung Steuern 2.2% mehr Nein Nein Stab Direktionssekretariat BKS 0.8% weniger Nein Nein Dienststelle APH Redernweg 2.0% weniger Nein Nein Dienststelle APH Schüsspark 2.2% mehr Nein Nein Dienststelle Einwohner + Spezialdienste 5.6% weniger Ja Nein Dienststelle Kinderbetr. & Schulsozialarb. 1.3% weniger Nein Nein Dienststelle Polizeiinspektorat 3.2% weniger Nein Nein Dienststelle Sozialdienst 2.7% mehr Nein Nein Dienststelle Zentrale Dienste 3.4% weniger Ja Nein Das Ergebnis ist insofern erfreulich, als dass das positive Gesamtergebnis bei der Stadt Biel nicht durch die Situation in einzelnen Direktionen/Abteilungen/Dienststellen geschmälert wird. In den einzelnen Organisationseinheiten spielt das Geschlecht entweder keine, bzw. keine statistisch ausreichend wahrscheinliche Rolle für die Lohnhöhe oder der signifikante Effekt fällt mit einer unerklärten Lohndifferenz zuungunsten der Frauen aus, die innerhalb des Toleranzbereichs der standardisierten Überprüfungsmethode liegt. Die Stadt Biel verfügt zur näheren Prüfung individueller Anstellungsverhältnisse über eine Liste mit den Abweichungen zwischen den individuell bezahlten und den durch die Analysemerkmale prognostizierten n. Diese wird vertieft geprüft werden. 44

45 Ergebnis Direktion Bau/Energ./Umw. Regression ausschliesslich auf Basis der persönlichen Qualifikationsmerkmale Standardregression arbeitsplatzbezogene Merkmale - Kompetenzniveau - berufliche Stellung Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 0.3% mehr 0.1% weniger Die Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im engeren Sinne Die im Rahmen des Beschaffungswesens angewandte Toleranzschwelle von 5% R Interpretation von R2 Das Modell erklärt 65% der Variabilität der Das Modell erklärt 91% der Variabilität der 45 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen Frauen Männer Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein Nein Test, ob die Lohndifferenz die Toleranzschwelle signifikant übersteigt H0: Lohndiff. = 5% zu Ungunsten der Frauen; HA: Lohndiff. > 5% zu Ungunsten der Frauen 5% (Alpha = 5%, einseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein

46 Ergebnis Direktion Bild./Kult/Spor Regression ausschliesslich auf Basis der persönlichen Qualifikationsmerkmale Standardregression arbeitsplatzbezogene Merkmale - Kompetenzniveau - berufliche Stellung Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 4.2% weniger 1.4% weniger Die Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im engeren Sinne Die im Rahmen des Beschaffungswesens angewandte Toleranzschwelle von 5% R Interpretation von R2 Das Modell erklärt 75% der Variabilität der Das Modell erklärt 80% der Variabilität der 46 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen Frauen Männer Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Ja Nein Test, ob die Lohndifferenz die Toleranzschwelle signifikant übersteigt H0: Lohndiff. = 5% zu Ungunsten der Frauen; HA: Lohndiff. > 5% zu Ungunsten der Frauen 5% (Alpha = 5%, einseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein

47 Ergebnis Direktion Finanzen Regression ausschliesslich auf Basis der persönlichen Qualifikationsmerkmale Standardregression arbeitsplatzbezogene Merkmale - Kompetenzniveau - berufliche Stellung Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 3.8% weniger 5.5% weniger Die Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im engeren Sinne ist nicht eingehalten Die im Rahmen des Beschaffungswesens angewandte Toleranzschwelle von 5% R Interpretation von R2 Das Modell erklärt 79% der Variabilität der Das Modell erklärt 90% der Variabilität der 47 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen Frauen Männer Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein Ja Test, ob die Lohndifferenz die Toleranzschwelle signifikant übersteigt H0: Lohndiff. = 5% zu Ungunsten der Frauen; HA: Lohndiff. > 5% zu Ungunsten der Frauen 5% (Alpha = 5%, einseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein

48 Ergebnis Direktion Präsidial Regression ausschliesslich auf Basis der persönlichen Qualifikationsmerkmale Standardregression arbeitsplatzbezogene Merkmale - Kompetenzniveau - berufliche Stellung Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 10.3% mehr 5.6% mehr Die Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im engeren Sinne Die im Rahmen des Beschaffungswesens angewandte Toleranzschwelle von 5% R Interpretation von R2 Das Modell erklärt 88% der Variabilität der Das Modell erklärt 94% der Variabilität der 48 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen Frauen Männer Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Ja Nein Test, ob die Lohndifferenz die Toleranzschwelle signifikant übersteigt H0: Lohndiff. = 5% zu Ungunsten der Frauen; HA: Lohndiff. > 5% zu Ungunsten der Frauen 5% (Alpha = 5%, einseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein

49 Ergebnis Direktion Soz. &Sicherh. Regression ausschliesslich auf Basis der persönlichen Qualifikationsmerkmale Standardregression arbeitsplatzbezogene Merkmale - Kompetenzniveau - berufliche Stellung Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 3.4% weniger 1.1% weniger Die Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im engeren Sinne Die im Rahmen des Beschaffungswesens angewandte Toleranzschwelle von 5% R Interpretation von R2 Das Modell erklärt 77% der Variabilität der Das Modell erklärt 89% der Variabilität der 49 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen Frauen Männer Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Ja Nein Test, ob die Lohndifferenz die Toleranzschwelle signifikant übersteigt H0: Lohndiff. = 5% zu Ungunsten der Frauen; HA: Lohndiff. > 5% zu Ungunsten der Frauen 5% (Alpha = 5%, einseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein

50 Ergebnis Abteilung Betagtenheime Regression ausschliesslich auf Basis der persönlichen Qualifikationsmerkmale Standardregression arbeitsplatzbezogene Merkmale - Kompetenzniveau - berufliche Stellung Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 0.5% weniger 0.3% mehr Die Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im engeren Sinne Die im Rahmen des Beschaffungswesens angewandte Toleranzschwelle von 5% R Interpretation von R2 Das Modell erklärt 74% der Variabilität der Das Modell erklärt 83% der Variabilität der 50 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen Frauen Männer Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein Nein Test, ob die Lohndifferenz die Toleranzschwelle signifikant übersteigt H0: Lohndiff. = 5% zu Ungunsten der Frauen; HA: Lohndiff. > 5% zu Ungunsten der Frauen 5% (Alpha = 5%, einseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein

51 Ergebnis Abteilung Erwachsenen-und Kinderschutz Regression ausschliesslich auf Basis der persönlichen Qualifikationsmerkmale Standardregression arbeitsplatzbezogene Merkmale - Kompetenzniveau - berufliche Stellung Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 1.3% weniger 2.7% mehr Die Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im engeren Sinne Die im Rahmen des Beschaffungswesens angewandte Toleranzschwelle von 5% R Interpretation von R2 Das Modell erklärt 89% der Variabilität der Das Modell erklärt 95% der Variabilität der 51 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen Frauen Männer Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein Nein Test, ob die Lohndifferenz die Toleranzschwelle signifikant übersteigt H0: Lohndiff. = 5% zu Ungunsten der Frauen; HA: Lohndiff. > 5% zu Ungunsten der Frauen 5% (Alpha = 5%, einseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein

52 Ergebnis Abteilung Informatik und Logistik Regression ausschliesslich auf Basis der persönlichen Qualifikationsmerkmale Standardregression arbeitsplatzbezogene Merkmale - Kompetenzniveau - berufliche Stellung Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 14.2% weniger 6.4% weniger Die Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im engeren Sinne Die im Rahmen des Beschaffungswesens angewandte Toleranzschwelle von 5% R Interpretation von R2 Das Modell erklärt 71% der Variabilität der Das Modell erklärt 93% der Variabilität der 52 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen Frauen Männer Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Ja Nein Test, ob die Lohndifferenz die Toleranzschwelle signifikant übersteigt H0: Lohndiff. = 5% zu Ungunsten der Frauen; HA: Lohndiff. > 5% zu Ungunsten der Frauen 5% (Alpha = 5%, einseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein

53 Ergebnis Abteilung Infrastruktur Regression ausschliesslich auf Basis der persönlichen Qualifikationsmerkmale Standardregression arbeitsplatzbezogene Merkmale - Kompetenzniveau - berufliche Stellung Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 2.2% weniger 1.7% weniger Die Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im engeren Sinne Die im Rahmen des Beschaffungswesens angewandte Toleranzschwelle von 5% R Interpretation von R2 Das Modell erklärt 61% der Variabilität der Das Modell erklärt 89% der Variabilität der 53 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen Frauen Männer Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein Nein Test, ob die Lohndifferenz die Toleranzschwelle signifikant übersteigt H0: Lohndiff. = 5% zu Ungunsten der Frauen; HA: Lohndiff. > 5% zu Ungunsten der Frauen 5% (Alpha = 5%, einseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein

54 Ergebnis Abteilung Öffentliche Sicherheit Regression ausschliesslich auf Basis der persönlichen Qualifikationsmerkmale Standardregression arbeitsplatzbezogene Merkmale - Kompetenzniveau - berufliche Stellung Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 7.8% weniger 4.3% weniger Die Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im engeren Sinne ist nicht eingehalten Die im Rahmen des Beschaffungswesens angewandte Toleranzschwelle von 5% R Interpretation von R2 Das Modell erklärt 68% der Variabilität der Das Modell erklärt 85% der Variabilität der 54 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen Frauen Männer Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Ja Ja Test, ob die Lohndifferenz die Toleranzschwelle signifikant übersteigt H0: Lohndiff. = 5% zu Ungunsten der Frauen; HA: Lohndiff. > 5% zu Ungunsten der Frauen 5% (Alpha = 5%, einseitig, N = Freiheitsgrad) Teststatistik t Signifikanz Nein