GENDER UND STATISTIK. Eine internationale Perspektive. Pia Rattenhuber Directorate for Employment, Labour and Social Affairs

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1 GENDER UND STATISTIK Eine internationale Perspektive Pia Rattenhuber Directorate for Employment, Labour and Social Affairs

2 Weiterhin grosse Lohnunterschiede zwischen Männern und Frauen in den OECD-Ländern Anmerkung: Arbeitnehmer in Vollzeit. Unbereinigtes mittleres Lohngefälle definiert als die Differenz der Medianlöhne von Männern und Frauen dividiert durch den Medianlohn der Männer. Jeweils zuletzt verfügbare Daten, siehe auch OECD Gender Data Base

3 Vielfältige Faktoren für geschlechtsspezifische Unterschiede Bedingungen in der Arbeitswelt Politikmassnahmen Familiäre Situation Ausbildung und Berufswahl Unbezahlte Arbeit

4 Rolle von gendersensibler Statistik Bestandsaufnahme: Wer ist wie stark betroffen? Öffentlichkeit informieren: Politik informieren: Plattform für informierte Diskussion schaffen Zusammenhang zwischen Ergebnissen und Politikmassnahmen herstellen

5 Gendersensible Statistik unterscheidet nicht nur nach Mann und Frau, sondern liefert den Kontext: bricht Variablen herunter auf (besonders betroffene) Untergruppen deckt alle relevanten Lebensbereiche ab differenziert möglichst genau zwischen Ergebnissen und Politikmassnahmen

6 Differenzierung nach Untergruppen Eigenschaften des Einzelnen: Familiärer Kontext: Alter, Wohnort, Migrationshintergrund, Arbeitsmarktstatus, wöchentliche Arbeitszeit, Inanspruchnahme von Sozialleistungen, etc. Familienstand, Anzahl und Alter Kinder, Haushaltseinkommen, Arbeitsmarktstatus des Partners, Sozialleistungen, etc. Ausreichende Fallzahl Anforderungen an die Datenbasis: Verlässlichkeit und Qualität (administrative Daten vs. Surveydaten) Möglichst Längsschnittdaten

7 Beispiel Lohngefälle: Differenzierung nach Bildungsniveau Anmerkung: Arbeitnehmer in Vollzeit. Unbereinigtes mittleres Lohngefälle definiert als die Differenz der Medianlöhne von Männern und Frauen dividiert durch den Medianlohn der Männer. Jeweils zuletzt verfügbare Daten, siehe auch OECD Education at a Glance

8 Beispiel Müttererwerbstätigkeit: Differenzierung nach Familienstand der Mutter Anmerkung: Für Schweden und USA jüngstes Kind im Alter von 0 bis 17 Jahren, siehe auch OECD Family Data base

9 Berücksichtigung aller relevanten Lebenbereiche - Meist gute Daten zu Erwerbsarbeit verfügbar - Lücken zum Beispiel bei: + Inanspruchnahme von Sozialleistungen, Kinderbetreuung, Elternkarenz inklusive Familienkontext + Unbezahlter Arbeit

10 Beispiel: Geschlechterdifferenz in bezahlter und unbezahlter Arbeit Anmerkung: Geschlechterdifferenz berechnet als Zeit in (unbezahlter/bezahlter) Arbeit von Frauen minus Zeit in (unbezahlter/bezahlter) Arbeit von Männern. Daten auf Basis von Zeitbudgeterhebungen, jeweils zuletzt verfügbare Daten, siehe auch OECD Gender Data Base

11 Ergebnisse und/oder Einflussfaktoren? Indikatoren zeigen Manche Indikatoren spiegeln policies und outcomes - Einflussfaktoren wie z.b. Politikmassnahmen ( policies ) - Ergebnisse ( outcomes ) wie z.b. das Lohngefälle Gendersensible Statistik - weist wo möglich Ergebnis(se) und Einflussfaktoren getrennt aus - erläutert die gewählten Konzepte und Abgrenzungen, ergänzt mit qualitativen Informationen

12 Beispiel: Teilnahme von Kindern an frühkindlicher Bildung Anmerkung: Betreuung in der Tagespflege und Kinderkrippen (privat und öffentlich betrieben) wird berücksichtigt, siehe auch OECD Family Data base

13 Gendersensible Statistik aber bitte mit Sahne! - Grossteil der heute erhobenen Daten unterscheiden nach Mann/Frau - Der Mehrwert gendersensibler Daten beruht auf zusätzlichen Informationen, insbesondere für die Politikberatung: Beobachtungen qualifizieren, einordnen und Zusammenhänge herstellen Ziel(gruppen)genaue Analyse und Information

14 OECD Gender Data Portal OECD Family Database OECD Social Expenditure Database OECD Society at a Glance: Asia/Pacific