Überprüfung der Lohngleichheit zwischen weiblichen und männlichen Angestellten

Überprüfung der Lohngleichheit zwischen weiblichen und männlichen Angestellten Stadtverwaltung Biel Präsentation Ergebnisse ergänzt, 29.7.2018 perinnova GmbH Dr. Iwan von Wartburg Kasinostrasse 19 CH-5001 Aarau T: +41 (0)62 836 95 42 F: +41 (0)62 836 95 49 info@perinnova.ch

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

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

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 9.3.2017 unter: https://www.ebg.admin.ch/dam/ebg/de/dokumente/lohngleichheit/themen/standardanalysemodellzurueberpruefungderlohngleichheitzwischenf.pdf.download.pdf/standard-analysemodellzurueberpruefungderlohngleichheitzwischenf.pdf 4

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 9.3.2017 unter: https://www.ebg.admin.ch/dam/ebg/de/dokumente/lohngleichheit/themen/standardanalysemodellzurueberpruefungderlohngleichheitzwischenf.pdf.download.pdf/standard-analysemodellzurueberpruefungderlohngleichheitzwischenf.pdf 5

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 9.3.2017 unter: https://www.ebg.admin.ch/dam/ebg/de/dokumente/lohngleichheit/themen/standardanalysemodellzurueberpruefungderlohngleichheitzwischenf.pdf.download.pdf/standard-analysemodellzurueberpruefungderlohngleichheitzwischenf.pdf 6

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

Vorgehen Schritt 1: Datenaufbereitung Datenstamm per Mai 2017. 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: 1 335. 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

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

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

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

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

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 846 846 489 489 1'335 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

Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (1) Bildungsjahre (Ausbildung) männlich weiblich Gesamt Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % 7 Bildungsjahre 81 16.6% 222 26.2% 303 22.7% 11 Bildungsjahre 0 0.0% 0 0.0% 0 0.0% 12 Bildungsjahre 282 57.7% 430 50.8% 712 53.3% 14 Bildungsjahre 27 5.5% 42 5.0% 69 5.2% 15 Bildungsjahre 59 12.1% 130 15.4% 189 14.2% 17 Bildungsjahre 40 8.2% 22 2.6% 62 4.6% Gesamt 489 100.0% 846 100.0% 1'335 100.0% Betriebliches Kompetenzniveau männlich weiblich Gesamt Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Tätigk. mit höchst komplexen Problemlöse-/Entscheidungsaufgaben 41 8.4% 32 3.8% 73 5.5% Tätigk. mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben 121 24.7% 174 20.6% 295 22.1% Tätigk. mit Aufgaben, die Berufs- /Fachkenntnisse voraussetzen 224 45.8% 402 47.5% 626 46.9% Tätigk. mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben 103 21.1% 238 28.1% 341 25.5% Gesamt 489 100.0% 846 100.0% 1'335 100.0% Berufliche Stellung männlich weiblich Gesamt Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Oberes Kader 15 3.1% 7 0.8% 22 1.6% Mittleres Kader 24 4.9% 10 1.2% 34 2.5% Unteres Kader 16 3.3% 19 2.2% 35 2.6% Unterstes Kader 74 15.1% 81 9.6% 155 11.6% Ohne Kaderfunktion 360 73.6% 729 86.2% 1'089 81.6% Gesamt 489 100.0% 846 100.0% 1'335 100.0% 16

Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (2) Dienstjahre männlich weiblich Gesamt Mittelwert: 11.8 8.7 10.2 Dienstjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % 0-1 74 15.1% 135 16.0% 209 15.7% 2-3 71 14.5% 144 17.0% 215 16.1% 4-5 51 10.4% 118 13.9% 169 12.7% 6-9 77 15.7% 150 17.7% 227 17.0% 10-19 100 20.4% 207 24.5% 307 23.0% 20+ 116 23.7% 92 10.9% 208 15.6% Gesamt 489 100.0% 846 100.0% 1'335 100.0% Potenzielle Erwerbsjahre männlich weiblich Gesamt Mittelwert: 29.0 27.0 28.0 Potenzielle Erwerbsjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % Anzahl Anzahl in % 0-4 6 1.2% 20 2.4% 26 1.9% 5-9 24 4.9% 80 9.5% 104 7.8% 10-19 83 17.0% 170 20.1% 253 19.0% 20+ 376 76.9% 576 68.1% 952 71.3% Gesamt 489 100.0% 846 100.0% 1'335 100.0% 17

Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (3) Bildungsjahre (Ausbildung) männlich weiblich Gesamt Anzahl Durchschnittslohn Frauen Anzahl Durchschnittslohn Männer Anzahl Durchschnittslohn Gesamt 7 Bildungsjahre 81 4'773 222 4'318 303 4'440 11 Bildungsjahre 0 Anz. <5 0 Anz. <5 0 Anz. <5 12 Bildungsjahre 282 6'055 430 5'678 712 5'828 14 Bildungsjahre 27 7'749 42 6'997 69 7'291 15 Bildungsjahre 59 7'781 130 7'245 189 7'412 17 Bildungsjahre 40 11'563 22 10'514 62 11'190 Gesamt 489 6'595 846 5'753 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 11'454 32 9'216 73 10'473 Tätigk. mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben 121 7'497 174 7'298 295 7'380 Tätigk. mit Aufgaben, die Berufs- /Fachkenntnisse voraussetzen 224 6'047 402 5'645 626 5'789 Tätigk. mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben 103 4'794 238 4'341 341 4'478 Gesamt 489 6'595 846 5'753 1'335 6'062 männlich weiblich Gesamt Berufliche Stellung Anzahl Durchschnittslohn Männer Anzahl Durchschnittslohn Frauen Anzahl Durchschnittslohn Gesamt Oberes Kader 15 13'840 7 13'419 22 13'706 Mittleres Kader 24 10'209 10 9'372 34 9'963 Unteres Kader 16 8'582 19 8'483 35 8'528 Unterstes Kader 74 7'370 81 7'234 155 7'299 Ohne Kaderfunktion 360 5'805 729 5'394 1'089 5'530 Gesamt 489 6'595 846 5'753 1'335 6'062 18

Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (4) Dienstjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Durchschnittslohn Männer Anzahl Durchschnittslohn Frauen Anzahl Durchschnittslohn Gesamt 0-1 74 6'244 135 5'474 209 5'747 2-3 71 6'202 144 5'694 215 5'862 4-5 51 6'280 118 5'544 169 5'766 6-9 77 6'249 150 5'955 227 6'055 10-19 100 6'716 207 5'822 307 6'114 20+ 116 7'324 92 6'039 208 6'756 Gesamt 489 6'595 846 5'753 1'335 6'062 Potenzielle Erwerbsjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Durchschnittslohn Männer Anzahl Durchschnittslohn Frauen Anzahl Durchschnittslohn Gesamt 0-4 6 4'432 20 4'583 26 4'548 5-9 24 4'963 80 5'236 104 5'173 10-19 83 6'059 170 5'919 253 5'965 20+ 376 6'852 576 5'817 952 6'226 Gesamt 489 6'595 846 5'753 1'335 6'062 19

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 3'739 222 3'457 303 3'457 11 Bildungsjahre 0 Anz. <5 0 Anz. <5 0 Anz. <5 12 Bildungsjahre 282 4'002 430 4'002 712 4'002 14 Bildungsjahre 27 5'200 42 5'241 69 5'200 15 Bildungsjahre 59 5'709 130 5'310 189 5'310 17 Bildungsjahre 40 8'383 22 8'102 62 8'102 Gesamt 489 3'739 846 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 7'126 32 5'880 73 5'880 Tätigk. mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben 121 5'378 174 4'904 295 4'904 Tätigk. mit Aufgaben, die Berufs- /Fachkenntnisse voraussetzen 224 4'200 402 4'223 626 4'200 Tätigk. mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben 103 3'739 238 3'457 341 3'457 Gesamt 489 3'739 846 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 11'465 7 10'964 22 10'964 Mittleres Kader 24 8'383 10 8'226 34 8'226 Unteres Kader 16 7'081 19 7'605 35 7'081 Unterstes Kader 74 5'378 81 5'310 155 5'310 Ohne Kaderfunktion 360 3'739 729 3'457 1'089 3'457 Gesamt 489 3'739 846 3'457 1'335 3'457 20

Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (6) Dienstjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Männer Frauen Gesamt 0-1 74 3'739 135 3'739 209 3'739 2-3 71 3'739 144 3'739 215 3'739 4-5 51 3'739 118 3'739 169 3'739 6-9 77 3'830 150 3'739 227 3'739 10-19 100 3'925 207 3'739 307 3'739 20+ 116 4'735 92 3'457 208 3'457 Gesamt 489 3'739 846 3'457 1'335 3'457 Potenzielle Erwerbsjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Anzahl Tiefster Lohn Männer Frauen Gesamt 0-4 6 4'002 20 4'002 26 4'002 5-9 24 4'002 80 4'002 104 4'002 10-19 83 4'002 170 3'739 253 3'739 20+ 376 3'739 576 3'457 952 3'457 Gesamt 489 3'739 846 3'457 1'335 3'457 21

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 6'805 222 5'608 303 6'805 11 Bildungsjahre 0 Anz. <5 0 Anz. <5 0 Anz. <5 12 Bildungsjahre 282 8'187 430 8'686 712 8'686 14 Bildungsjahre 27 9'449 42 9'264 69 9'449 15 Bildungsjahre 59 9'971 130 9'971 189 9'971 17 Bildungsjahre 40 16'729 22 16'080 62 16'729 Gesamt 489 16'729 846 16'080 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 32 16'080 73 16'729 Tätigk. mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben 121 9'971 174 10'377 295 10'377 Tätigk. mit Aufgaben, die Berufs- /Fachkenntnisse voraussetzen 224 8'187 402 8'590 626 8'590 Tätigk. mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben 103 6'805 238 5'675 341 6'805 Gesamt 489 16'729 846 16'080 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 7 16'080 22 16'729 Mittleres Kader 24 12'162 10 10'473 34 12'162 Unteres Kader 16 9'971 19 9'478 35 9'971 Unterstes Kader 74 9'860 81 10'377 155 10'377 Ohne Kaderfunktion 360 9'264 729 9'037 1'089 9'264 Gesamt 489 16'729 846 16'080 1'335 16'729 22

Deskriptive Statistiken tabellarische Übersicht (8) Dienstjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Höchster Lohn Anzahl Höchster Lohn Anzahl Höchster Lohn Männer Frauen Gesamt 0-1 74 14'913 135 8'931 209 14'913 2-3 71 13'883 144 9'971 215 13'883 4-5 51 15'347 118 14'620 169 15'347 6-9 77 11'465 150 16'080 227 16'080 10-19 100 16'729 207 13'683 307 16'729 20+ 116 15'210 92 10'377 208 15'210 Gesamt 489 16'729 846 16'080 1'335 16'729 Potenzielle Erwerbsjahre männlich weiblich Gesamt Anzahl Höchster Lohn Anzahl Höchster Lohn Anzahl Höchster Lohn Männer Frauen Gesamt 0-4 6 4'784 20 6'075 26 6'075 5-9 24 8'383 80 8'226 104 8'383 10-19 83 13'467 170 11'553 253 13'467 20+ 376 16'729 576 16'080 952 16'729 Gesamt 489 16'729 846 16'080 1'335 16'729 23

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 Geschlecht und Ausbildungsjahre absolut 800 700 600 500 400 300 200 100 0 81 222 303 0 0 0 282 430 712 27 42 69 59 130 189 40 22 62 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

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 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 Geschlecht und betriebliches Kompetenzniveau absolut 700 600 500 400 300 200 100 0 41 32 73 121 174 295 224 402 626 103 238 341 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

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

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

Geschlecht und berufliche Stellung absolut 1'200 1'000 800 600 400 200 0 15 7 22 24 10 34 16 19 35 74 81 155 360 729 1'089 Oberes Kader Mittleres Kader Unteres Kader Unterstes Kader Ohne Kaderfunktion Anz. Männlich Anz. Weiblich Anz. Gesamt 31

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

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 10-19 Dienstjahre 20+ Dienstjahre Anz. M in % von Total M Anz. W in % von Total W Anz. Ges. in % von Ges. 33

34 Geschlecht und Dienstjahre absolut 350 300 250 200 150 100 50 0 74 135 209 71 144 215 51 118 169 77 150 227 100 207 307 116 92 208 0-1 Dienstjahre 2-3 Dienstjahre 4-5 Dienstjahre 6-9 Dienstjahre 10-19 Dienstjahre 20+ Dienstjahre Anz. Männlich Anz. Weiblich Anz. Gesamt

Geschlecht, Dienstjahre und Lohn 8'000 7'000 6'000 5'000 4'000 3'000 2'000 1'000 0 10-19 20+ 0-1 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 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 10-19 potenzielle Erwerbsjahre 20+ potenzielle Erwerbsjahre Anz. M in % von Total M Anz. W in % von Total W Anz. Ges. in % von Ges.

37 Geschlecht und pot. Erwerbsjahre absolut 1'000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 6 20 26 24 80 104 83 170 253 376 576 952 0-4 potenzielle Erwerbsjahre 5-9 potenzielle Erwerbsjahre 10-19 potenzielle Erwerbsjahre 20+ potenzielle Erwerbsjahre Anz. Männlich Anz. Weiblich Anz. Gesamt

Geschlecht, pot. Erwerbsjahre und Lohn 8'000 7'000 6'000 5'000 4'000 3'000 2'000 1'000 0 0-4 potenzielle 5-9 potenzielle 10-19 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

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% R2 0.757 0.852 Interpretation von R2 Das Modell erklärt 76% der Variabilität der Das Modell erklärt 85% der Variabilität der Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient -0.045-0.032 Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten 0.008 0.006 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 846 846 Männer 489 489 Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn 0 0 0 Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade 1329 1322 Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) 1.962 1.962 Teststatistik t 5.625 5.333 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) 1.646 1.646 Teststatistik t -0.625-3.000 Signifikanz Nein Nein 40

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

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 9.3.2017 unter: https://www.ebg.admin.ch/dam/ebg/de/dokumente/lohngleichheit/themen/standardanalysemodellzurueberpruefungderlohngleichheitzwischenf.pdf 42

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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 27 178 205 Bild./Kult/Spor 1.4% weniger Nein Nein 530 143 673 Finanzen 5.5% weniger Ja Nein 47 47 94 Präsidial 5.6% mehr Nein Nein 36 15 51 Soz. &Sicherh. 1.1% weniger Nein Nein 206 106 312 Abteilung Betagtenheime 0.3% mehr Nein Nein 221 54 275 Abteilung Erwachsenen-und Kinderschutz 2.7% mehr Nein Nein 62 11 73 Abteilung Informatik und Logistik 6.4% weniger Nein Nein 11 28 39 Abteilung Infrastruktur 1.7% weniger Nein Nein 16 166 182 Abteilung Öffentliche Sicherheit 4.3% weniger Ja Nein 46 63 109 Abteilung Schule & Sport 1.6% weniger Nein Nein 287 79 366 Abteilung Soziales 1.3% mehr Nein Nein 93 31 124 Abteilung Steuern 2.2% mehr Nein Nein 17 12 29 Stab Direktionssekretariat BKS 0.8% weniger Nein Nein 21 10 31 Dienststelle APH Redernweg 2.0% weniger Nein Nein 82 23 105 Dienststelle APH Schüsspark 2.2% mehr Nein Nein 41 12 53 Dienststelle Einwohner + Spezialdienste 5.6% weniger Ja Nein 25 11 36 Dienststelle Kinderbetr. & Schulsozialarb. 1.3% weniger Nein Nein 165 30 195 Dienststelle Polizeiinspektorat 3.2% weniger Nein Nein 16 21 37 Dienststelle Sozialdienst 2.7% mehr Nein Nein 54 20 74 Dienststelle Zentrale Dienste 3.4% weniger Ja Nein 135 42 177 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

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% R2 0.650 0.913 Interpretation von R2 Das Modell erklärt 65% der Variabilität der Das Modell erklärt 91% der Variabilität der 45 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient 0.003-0.001 Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten 0.030 0.016 Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt 205 205 Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) 205 205 Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen 205 205 Frauen 27 27 Männer 178 178 Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn 0 0 0 Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade 199 193 Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) 1.972 1.972 Teststatistik t 0.090 0.069 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) 1.653 Teststatistik t -3.069 Signifikanz Nein

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% R2 0.748 0.804 Interpretation von R2 Das Modell erklärt 75% der Variabilität der Das Modell erklärt 80% der Variabilität der 46 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient -0.043-0.014 Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten 0.011 0.010 Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt 673 673 Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) 673 673 Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen 673 673 Frauen 530 530 Männer 143 143 Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn 0 0 0 Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade 667 660 Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) 1.964 1.964 Teststatistik t 4.046 1.475 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) 1.647 Teststatistik t -3.646 Signifikanz Nein

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% R2 0.790 0.902 Interpretation von R2 Das Modell erklärt 79% der Variabilität der Das Modell erklärt 90% der Variabilität der 47 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient -0.039-0.057 Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten 0.028 0.022 Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt 94 94 Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) 94 94 Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen 94 94 Frauen 47 47 Männer 47 47 Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn 0 0 0 Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade 88 82 Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) 1.987 1.989 Teststatistik t 1.374 2.641 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) 1.664 Teststatistik t 0.317 Signifikanz Nein

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% R2 0.877 0.941 Interpretation von R2 Das Modell erklärt 88% der Variabilität der Das Modell erklärt 94% der Variabilität der 48 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient 0.098 0.054 Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten 0.039 0.030 Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt 51 51 Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) 51 51 Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen 51 51 Frauen 36 36 Männer 15 15 Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn 0 0 0 Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade 45 40 Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) 2.014 2.021 Teststatistik t 2.510 1.802 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) 1.684 Teststatistik t 0.144 Signifikanz Nein

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% R2 0.775 0.887 Interpretation von R2 Das Modell erklärt 77% der Variabilität der Das Modell erklärt 89% der Variabilität der 49 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient -0.035-0.011 Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten 0.013 0.009 Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt 312 312 Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) 312 312 Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen 312 312 Frauen 206 206 Männer 106 106 Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn 0 0 0 Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade 306 299 Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) 1.968 1.968 Teststatistik t 2.757 1.172 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) 1.650 Teststatistik t -4.261 Signifikanz Nein

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% R2 0.739 0.832 Interpretation von R2 Das Modell erklärt 74% der Variabilität der Das Modell erklärt 83% der Variabilität der 50 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient -0.005 0.003 Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten 0.014 0.012 Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt 275 275 Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) 275 275 Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen 275 275 Frauen 221 221 Männer 54 54 Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn 0 0 0 Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade 269 264 Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) 1.969 1.969 Teststatistik t 0.364 0.291 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) 1.651 Teststatistik t -3.977 Signifikanz Nein

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% R2 0.893 0.954 Interpretation von R2 Das Modell erklärt 89% der Variabilität der Das Modell erklärt 95% der Variabilität der 51 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient -0.013 0.026 Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten 0.026 0.019 Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt 73 73 Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) 73 73 Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen 73 73 Frauen 62 62 Männer 11 11 Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn 0 0 0 Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade 67 61 Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) 1.996 2.000 Teststatistik t 0.511 1.407 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) 1.670 Teststatistik t -1.251 Signifikanz Nein

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% R2 0.707 0.928 Interpretation von R2 Das Modell erklärt 71% der Variabilität der Das Modell erklärt 93% der Variabilität der 52 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient -0.153-0.066 Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten 0.059 0.037 Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt 39 39 Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) 39 39 Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen 39 39 Frauen 11 11 Männer 28 28 Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn 0 0 0 Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade 33 27 Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) 2.035 2.052 Teststatistik t 2.613 1.797 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) 1.703 Teststatistik t 0.438 Signifikanz Nein

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% R2 0.611 0.892 Interpretation von R2 Das Modell erklärt 61% der Variabilität der Das Modell erklärt 89% der Variabilität der 53 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient -0.022-0.017 Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten 0.036 0.020 Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt 182 182 Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) 182 182 Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen 182 182 Frauen 16 16 Männer 166 166 Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn 0 0 0 Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade 176 170 Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) 1.974 1.974 Teststatistik t 0.619 0.834 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) 1.654 Teststatistik t -1.658 Signifikanz Nein

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% R2 0.681 0.846 Interpretation von R2 Das Modell erklärt 68% der Variabilität der Das Modell erklärt 85% der Variabilität der 54 Statistische Kennzahlen Diskriminierungskoeffizient -0.082-0.044 Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten 0.022 0.017 Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt 109 109 Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) 109 109 Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 0 0 Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen 109 109 Frauen 46 46 Männer 63 63 Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0 0 Datensätze mit Lohn 0 0 0 Ungültige / unvollständige Datensätze 0 0 Freiheitsgrade 103 97 Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0% 0% (Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) 1.983 1.985 Teststatistik t 3.777 2.657 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) 1.661 Teststatistik t -0.360 Signifikanz Nein