Gender Wage Gap

Gender Wage Gap (gelegentlich auch Gender Pay Gap) ist ein Begriff der Volkswirtschaftslehre und der Soziologie, der den durchschnittlichen Unterschied der Stundenlöhne zwischen Männern und Frauen in der gesamten Volkswirtschaft beschreibt.^[1] Nach dem Beschäftigungsausblick der OECD aus dem Jahre 2008 verdienen Frauen in den OECD-Ländern bei gleicher Tätigkeit 17 % weniger als Männer und etwa 30 % der Lohnunterschiede zwischen den Geschlechtern sind nach den Erkenntnissen der OECD auf Diskriminierung am Arbeitsmarkt zurückzuführen.^[2]

Lohnunterschiede zwischen Frauen und Männern – insbesondere die Lohndiskriminierung, die dem Grundprinzip „Gleicher Lohn für gleiche Arbeit“ widerspricht – waren seit den 1970er Jahren wiederholt Gegenstand öffentlicher Kontroversen in allen Industrieländern. Es ist wichtig, die Begriffe Lohnunterschied und Lohndiskriminierung voneinander abzugrenzen. Von Lohndiskriminierung spricht man in der Regel dann, wenn ein signifikanter Anteil eines Lohnunterschieds nicht durch „Ausstattungseffekte“ wie etwa Unterschiede in Produktivitäts – und Humankapitalvariablen (z.B. Ausbildungs-, Berufserfahrung etc.) erklärt werden kann. Eine Studie des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung aus dem Jahr 1993 führt beispielsweise an, dass empirische Untersuchungen anhand deutscher Daten zu dem Schluss kommen, dass nur ein relativ geringer Anteil des Einkommensabstands zwischen den Geschlechtern Differenzen der Humankapitalausstattung zuzuschreiben ist. Zudem fand die Studie, dass auch dann ein nennenswerter Diskriminierungsanteil verbleibt, wenn der Einkommensunterschied zwischen Frauen und Männern um diverse Variablen bereinigt wird.^[3]

International widmet sich jährlich das World Economic Forum diesem Thema und veröffentlicht den Global Gender Gap Report, der die geschlechterspezifischen Unterschiede in verschiedenen Bereichen nach Nationen aufschlüsselt.

Quantitative Analysemethoden

Die in der Analyse des Gender Wage Gap vorrangig zur Anwendung kommenden Verfahren sind die Regressionsanalyse und die Oaxaca-Blinder Zerlegung.^[4]

Bei der multiplen linearen Regressionsanalyse wird die geschlechtliche Zugehörigkeit als eine Variable unter vielen in die Analyse einbezogen und so der Beitrag einzelner Faktorengruppen zur Erklärung der Lohndifferenz untersucht.

Bei der nach Ronald Oaxaca und Alan Blinder benannten Oaxaca-Blinder Komponenten-Zerlegung werden empirische Untersuchungen zur Frage, welcher Anteil des Gender Wage Gap auf Diskriminierung zurückzuführen ist, vorrangig mit Hilfe dieses Verfahrens durchgeführt.^[5] Diesem Modell beruht auf der Annahme, dass sich der Entgeltunterschied additiv aus zwei Komponenten zusammensetze, von denen eine ausschließlich auf Unterschieden in bestimmten „erklärenden“ Variablen wie etwa Qualifikation und Branche (dem sogenannten Ausstattungseffekt) beruhe, die zweite hingegen ausschließlich auf einer unterschiedlichen Behandlung von Beschäftigtengruppen mit ansonsten gleichen Eigenschaften (den sogenannten Gruppeneffekt).^[4] Der Gruppeneffekt misst die unterschiedliche Entlohnung von bis auf das Geschlecht identischen Personen und wird in der Literatur auch oft als Diskriminierungsmaß interpretiert.^[4] Dieses Verfahren ähnelt der Residualmethode zur Diskriminierungsmessung.

Erklärungsansätze

Die Löhne von Männern und Frauen werden durch verschiedene Faktoren beeinflusst. Die zwei wichtigsten sind einerseits die Arbeitsmarktsegregation, d.h. Frauen und Männer arbeiten tendenziell in verschiedenen Wirtschaftssektoren oder Branchen und andererseits die geschlechtsspezifische Berufswahl der Individuen, wobei sich diese beiden Faktoren zudem gegenseitig beeinflussen. Ein weiterer Grund ist die stärkere Arbeitsmarktbeteiligung der Männer. Männer machen mehr Überstunden mit hohen Lohnzuschlägen, als dies bei Frauen zu beobachten ist, und arbeiten mit weniger Karriereunterbrechungen.

Ebenfalls Grund für höhere Löhne bei Männern sind die hohen Investitionen der Arbeitgeber in den letzten Jahren in ihr human capital, die wiederum hauptsächlich Vollzeitangestellten zugute kommen und so durch bessere Aus- und Weiterbildung der Männer als Multiplikator auf die bestehenden Differenzen wirkt.

Zudem bewirkt auch ein durch Arbeitgeber in der Vorwegnahme einer möglichen Belastung vorgenommener Lohnabschlag aufgrund einer möglichen Schwangerschaft bei weiblichen Mitarbeitern ein niedrigeres Lohnniveau. Dieser Aspekt rückt allerdings in den Hintergrund, sofern zumindest die direkten finanziellen Belastungen des Arbeitgebers geschlechtsunabhängig umgelegt werden. Dies geschieht in Deutschland seit dem 1. Januar 2006 durch das U2-Umlageverfahren.

Weitere Einflussfaktoren auf den Lohn auf individueller Ebene können sein:

• Berufserfahrung
• Bereitschaft zum Wechseln des Arbeitsplatzes und Gewichtung der Entgeltfrage beim Wechsel

und auf Seite des Arbeitsmarktes:

• Dienstalter
• Verantwortungsspektrum
• Arbeitszeitmodell
• diverse Zulagen wie Kinderzulagen, Gefahrenzulagen usw.

Diese genannten Faktoren führen zu niedrigeren Löhnen für weibliche Beschäftigte. Diese werden allgemein als gerechtfertigt rationaler Lohnunterschied betrachtet. Erst eine über dieses Maße hinausgehende Differenzierung wird üblicherweise als unangemessene Lohndiskriminierung betrachtet. Da viele dieser Variablen mit dem Geschlecht der Individuen korrelieren, sind Aussagen über die Kausalität von Lohnunterschieden mit Vorsicht zu betrachten. Erst wenn diese und andere Variablen statistisch kontrolliert werden, kann bestimmt werden, inwieweit unter Berücksichtigung des Einflusses des Geschlechtes von Diskriminierung zu sprechen ist.

Vorgehensweise bei Gehaltsverhandlungen

Eine Studie aus dem Jahre 2003 hat festgestellt, dass Frauen und Männer bei Gehaltsverhandlungen unterschiedlich behandelt werden. Frauen wurden mehr bestraft als Männer, wenn sie Verhandlungen initiierten. Insbesondere waren es männliche Bewerter, die weibliche Kandidaten strärker bestraften als männliche Kandidaten, wohingegen weibliche Bewerter Frauen und Männer in gleichem Ausmaß für die Initiierung von Gehaltsverhandlungen bestraften. Der Widerstand gegen die Verhandlungsbemühungen von Frauen konnte dadurch erklärt werden, dass Frauen, die verhandelten, als „weniger nett“ wahrgenommen wurden. Das Forschungsteam stellte fest, dass Männer in allen Versuchsbedingungen es vorzogen mit Frauen zu arbeiten, die stumm blieben und nicht über ihr Gehalt verhandelten, wohingegen es für sie keinen Unterschied machte, ob Männer ein höheres Gehalt verlangten oder nicht.^[6][7][8][9]

Eine Studie aus dem Jahre 1991 untersuchte das Verhalten bei Gehaltsverhandlungen und das Anfangsgehalt von MBA-Studierenden, die dabei waren ihr Studium abzuschließen. Die Studie zeigte, dass Frauen genauso häufig verhandelten wie Männer, ihnen allerdings nach den Verhandlungen ein durchschnittlich niedrigeres Anfangsgehalt angeboten wurde. Die Summierung solcher Differenzen im Laufe einer Karriere sei erheblich.^[10]

Bildungs- und Berufswahl

Es wird angenommen, dass Männer üblicherweise jene Berufe wählen, die besser entlohnt werden und bei denen nach einer Karriereunterbrechung ein Wiedereinstieg in den angestammten Beruf schwerer möglich ist. Hierunter wären etwa sich schnell ändernde Technologien (Stand der Technik) zu subsumieren. Bei Frauen wird – aufgrund einer potenziellen Schwangerschaft – angenommen, dass sie sich bei Inkaufnahme niedriger Löhne für Berufe entscheiden, bei denen ein Wiedereinstieg in den erlernten Beruf leichter möglich ist.

Allerdings zeigen Forschungsergebnisse, dass die unterschiedliche Bildungs- und Berufswahl von Frauen und Männern auch durch geschlechtsspezifische Stereotypen beeinflusst wird. So gibt der Beschäftigungsüberblick der OECD aus dem Jahre 2002 an, dass das Verhalten von Frauen am Arbeitsmarkt durch die angelernten kulturellen und sozialen Wertvorstellungen beeinflusst wird, die häufig als frauen- (und manchmal auch als männer-) diskriminierend gelten, da gewisse Berufe und Lebensstile klischeehaft als „typisch männlich“ bzw. „typisch weiblich“ betrachtet werden. Darüber hinaus sei die Studienwahl von Frauen auch von der Erwartung geleitet, dass ihnen bestimmte Beschäftigungsmöglichkeiten nicht offen stehen, wie auch von klischeehaften Geschlechtsvorstellungen der Gesellschaft, in der sie leben.^[11]

Zwei Studien (2001, 2004) haben gezeigt, dass bestimmte geschlechtsspezifische Stereotype (z.B. dass Frauen schlechter in Mathematik, Naturwissenschaft, und Technik sind) die Selbsteinschätzung von Frauen und Männern dahingehend beeinflussen, dass Männer ihre Leistungen in diesen Bereichen selbst dann als besser einschätzen, wenn Frauen gleich gute oder bessere Resultate erzielen. Diese „verzerrten Selbsteinschätzungen“ (biased self-assessments) bilden dann die Basis für die Bildungs- und Berufswahl von Frauen und Männern.^[12][13]

Der OECD-Bericht Equally prepared for life? How 15 year-old boys and girls perform in school aus dem Jahre 2009 stützt sich auf die Ergebnisse der IGLU-Studie, des TIMSS-Berichts und der PISA-Studie und kommt zu dem Schluss, dass geschlechtsbezogene Vorurteile die Bildungsergebnisse von Jungen und Mädchen beeinflussen und auch die Entscheidung über den weiteren Bildungsweg und Beruf mehr von Stereotypen als von den tatsächlichen Fähigkeiten abhängig zu sein scheint.^[14]

Leistungen bei standardisierten Tests

Studien konnten zeigen, dass das Stereotyp, dass Frauen im Vergleich zu Männern minderwertige mathematische Fähigkeiten besitzen, in Testsituationen zu einer Leistungsminderung führt.^{[15][16][17][18]} Dieses Phänomen ist als Bedrohung durch Stereotype bekannt.

Die IGLU-Studie aus dem Jahre 2006 zeigte, dass Mädchen signifikant bessere Leseleistungen erbrachten als Jungen in allen teilnehmenden Ländern außer Luxemburg und Spanien, wo die durchschnittliche Leseleistung zwischen den Geschlechtern gleich war.^[19]

Der TIMSS-Mathematikbericht aus dem Jahre 2007 hat festgestellt, dass in der 4. Klasse keine Unterschiede in den durchschnittlichen Mathematik-Leistungen zwischen Mädchen und Jungen vorliegen. In etwa der Hälfte der teilnehmenden Länder war der durchschnittliche Unterschied geringfügig: Mädchen erzielten bessere Ergebnisse in 8 Ländern und Jungen erzielten bessere Ergebnisse in 12 Ländern. In der 8. Klasse erbrachten Mädchen durchschnittlich bessere Leistungen in Mathematik als Jungen. Mädchen schnitten in 16 Ländern besser ab und Jungen in 8 Ländern.^[20] Der TIMSS-Naturwissenschaftenbericht aus demselben Jahr zeigte, dass Mädchen bessere durchschnittliche Leistungen in den Naturwissenschaften sowohl in der 4. als auch 8. Klasse erzielten. Die geschlechtsspezifische Differenz war geringfügig in mehr als der Hälfte der teilnehmenden Länder.^[21] Die Wiener Zeitung interpretierte die Ergebnisse der beiden TIMSS-Studien so, dass „Buben in Mathe und Naturwissenschaften signifikant besser als Mädchen“ abschneiden.^[22]

In der Pisa-Studie von 2009 schnitten im Durchschnitt der OECD-Länder die Jungen auf der Gesamtskala Mathematik um 12 Punkte besser ab als die Mädchen, während in der Regel nur geringe geschlechtsspezifische Unterschiede bei den Leistungen im Bereich Naturwissenschaften festzustellen waren.^[23][24] Im Bereich der Lesekompetenz schnitten in allen PISA-Teilnehmerländern Mädchen signifikant (um durchschnittlich 39 Punkte) besser ab als Jungen.^[23]

Einer Befragung an drei österreichischen Universitäten zufolge erzielen bei Aufnahmetests zum Medizinstudium Frauen, und zwar vor allem österreichische Frauen, signifikant schlechtere Ergebnisse als ihre männlichen Mitbewerber. Als Erklärungsansatz wird vor allem die schulische Sozialisation angeführt, die auch bei guten Schulnoten zu weniger Selbstvertrauen von Mädchen in die eigenen Fähigkeiten in den Naturwissenschaften und Mathematik führe.^[25]

Zeitliche Entwicklung der Lohnunterschiede

In vielen Industrieländern konvergiert der Gender Wage Gap seit einigen Jahren. Diese Tendenz kann beispielsweise in den USA, aber vor allem in Neuseeland und Kanada beobachtet werden. Gemäß Blau und Kahn sank der Lohnunterschied in den USA zwischen 1975 und 1987 von rund 50 % auf 36 %. In anderen Ländern, beispielsweise den skandinavischen Ländern und Australien sank er in den 1970er Jahren stark ab, um sich anschließend auf einem relativ hohen durchschnittlichen Verhältnis zu stabilisieren. In Frankreich, Belgien und Deutschland sank dieses Verhältnis langsam, aber stetig ab, ist jedoch noch weit von einer Schließung der Lohngabel entfernt.

In den Jahren 2006 bis 2008 ist in Deutschland laut Statistischem Bundesamt ein leichter Anstieg des Gender Wage Gap zu beobachten.

EU Gender Pay Gap (in %)	2006	2007	2008
EU gesamt	17,7	17,6	18,0
Belgien	9,5	9,1	9,0
Bulgarien	12,4	12,4	13,6
Dänemark	17,6	17,7	…
Deutschland	22,7	23,0	23,2
Estland	30,3	30,3	…
Finnland	21,3	20,0	20,0
Frankreich	15,4	16,9	19,2
Griechenland	20,7	21,5	22,0
Irland	17,2	17,1	…
Italien	4,4	5,1	4,9
Lettland	15,1	15,4	13,4
Litauen	17,1	20,0	21,6
Luxemburg	10,7	12,5	12,4
Malta	5,2	2,4	9,2
Niederlande	23,6	23,6	…
Österreich	25,5	25,5	25,5
Polen	7,5	7,5	9,8
Portugal	8,4	8,3	9,2
Rumänien	7,8	12,7	9,0
Schweden	16,5	17,9	17,1
Slowakei	25,8	23,6	20,9
Slowenien	8,0	8,3	8,5
Spanien	17,9	17,1	17,1
Tschechische Republik	23,4	23,6	26,2
Ungarn	14,4	16,3	17,5
Vereinigtes Königreich	24,3	21,1	21,4
Zypern	21,8	23,1	21,6

Gender Pay Gap (in %) (Quelle: Statistische Bundesamt Deutschland^[26])

Lohnunterschiede in der Bundesrepublik Deutschland

Das Statistische Bundesamt bezifferte den Gender Pay Gap in Deutschland für das Jahr 2006 auf rund 23 %. Der unbereinigte Gender Pay Gap lag 2006 im früheren Bundesgebiet (einschließlich Berlin) bei 24 %, in den neuen Bundesländern bei 6 %. Rund zwei Drittel des Gender Pay Gap waren dabei auf strukturell unterschiedliche arbeitsplatzrelevante Merkmale von Männern und Frauen zurückzuführen: die zwischen weiblichen und männlichen Arbeitnehmern ungleiche Besetzung von Positionen, die zwischen den Geschlechtern unterschiedlich ausfallende Berufs- beziehungsweise Branchenwahl, die Häufigkeit von Teilzeitarbeit unter Frauen, und Geschlechtsunterschiede in der Ausbildung. Rund 8 %, dabei in den neuen Bundesländern 12 % und im früheren Bundesgebiets 8 %, betrug der um den Einfluss dieser Merkmale statistisch bereinigte Verdienstunterschied (der „bereinigte Gender Pay Gap“).^[27]

Laut einer vom Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend in Auftrag gegebenen und im Jahr 2009 veröffentlichten Studie des Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Instituts (WSI) der Hans-Böckler-Stiftung beträgt der Lohnunterschied von Frauen und Männern in Deutschland im Mittel deutlich über 20 Prozent^[28]. Laut der Studie ist der Unterschied bei Frauen mit einer Berufserfahrung bis zu 3 Jahren mit 18,7 % am geringsten, während er im Bereich zwischen 4 und 10 Jahren Berufserfahrung auf 21,8 % ansteigt. Außerdem konstatiert die Studie ein ausgeprägtes Ungleichgewicht zwischen Ost- und Westdeutschland: einem Unterschied von 21,6 % in den alten stehen 16,2 % in den neuen Bundesländern gegenüber. Ferner schließe sich in Ostdeutschland die Schere mit wachsender Berufserfahrung, während sie sich in Westdeutschland sogar noch weiter öffne. Neben einer deutlichen Abhängigkeit vom Alter weist die Studie zudem deutliche Unterschiede zwischen Wirtschaftssektoren aus. So sei die Differenz in der Energiewirtschaft mit 6,9 % verhältnismäßig gering, während sie zum Beispiel im Kreditgewerbe mit 21,2 % besonders hoch sei. Zudem nehme der Unterschied mit besser werdender Ausbildung ab und sei generell bei Akademikerinnen geringer als bei Frauen, die nur das Abitur besitzen, und hier wiederum bei promovierten Frauen geringer als bei solchen ohne Promotion. Im internationalen Vergleich sei demnach der geschlechtsspezifische Gehaltsunterschied in Deutschland mit 17,3 % bei Berufsanfängerinnen vergleichsweise hoch: Deutschland bewege sich im Vergleich mit den betrachteten 7 weiteren europäischen Ländern im oberen Drittel. Vergleichszahlen werden insbesondere genannt für Belgien (9,4 %), Dänemark (9,8 %), Polen (26,0 %) und Spanien (30,4 %).

Die Hans-Böckler Stiftung hebt folgende wesentliche Einflussfaktoren als Ergebnis der WSI-Studie hervor:

• unterschiedliche berufliche Präferenzen ^[29]
• Unterschiede in der Ausbildung ^[29]
• berufliche Unterbrechungen auf Grund von Kindererziehung ^[29]
• mangelnde Aufstiegsmöglichkeiten ^[29]
• unterschiedliche, auch diskriminierende Behandlung von Frauen im Berufsleben ^[29]

Eine Untersuchung des Forschungsinstitutes der Bundesagentur für Arbeit bei vollzeitbeschäftigten Männern und Frauen, die Entgelte in Abhängigkeit von Branche, Beruf und Betrieb in Deutschland verglich, ergab bei gleicher Humankapitalausstattung (Ausbildung und Berufserfahrung) einen Entgeltunterschied von durchschnittlich 12 % innerhalb der als „gleich“ angesehenen Tätigkeiten im gleichen Beruf und im selben Betrieb.^[30] Zur Erklärung des Lohnunterschieds stellte sich insgesamt die Verteilung vollzeitbeschäftigter Frauen und Männer auf unterschiedliche Betriebe als wichtiger heraus als die Tätigkeit in unterschiedlichen Berufsgruppen.^[31] Die Studie weist bei ihren Schlussfolgerungen darauf hin, dass die noch ungenaue Erfassung unterschiedlicher Berufserfahrung für einen Teil des gemessenen Entgeltunterschiedes ursächlich sein könnte, und hält einen ansonsten verbleibenden Unterschied von lediglich 5 % für denkbar.^[32]

Eine Unterscheidung nach Vollzeit- und Teilzeitbeschäftigten wurde im Gender-Datenreport („1. Datenreport zur Gleichstellung von Frauen und Männern in der Bundesrepublik Deutschland“) vorgenommen und ergab niedrige Löhne von Frauen in Vollzeitstellen verglichen mit Männern. Zugleich zeigten sich speziell in Westdeutschland höhere Löhne von Frauen in Teilzeitstellen unter 18 Wochenstunden vergleichen mit Männern in Teilzeitstellen; allerdings war bezüglich der Teilzeit die Zahl der Wochenstunden in der Statistik nicht verfügbar. Zudem wurde im Gender-Datenreport untersucht, in wie weit die Einkommensunterschiede auf vorwiegende Beschäftigung in Frauen- und Männerdomänen zurückzuführen sei; es wurde dabei festgestellt, dass in Vollzeit beschäftigte Frauen auch innerhalb der jeweiligen Sektoren ein geringeres Einkommen als Männer erhielten.^[33]

Obwohl die Gleichberechtigung der Geschlechter auf allen Gebieten im Grundgesetz festgeschrieben worden ist, inzwischen mehr junge Frauen als Männer das Abitur bestehen, und die Frauen mehr und mehr qualifizierte Berufsausbildungen absolvieren, hat sich der Gender Wage Gap in den letzten Jahren in Deutschland kaum verringert.^[34] Für die USA und Skandinavien liegen Studien vor, die die auf das Geschlecht bezogenen Lohnunterschiede in sowohl dem gleichen Beruf als auch dem gleichen Betrieb untersuchen. Der Unterschied beträgt in diesem Fall in den USA 1,4 %, und für Skandinavien ergeben sich ähnlich niedrige Werte. Wobei anzumerken ist, dass der Gender Pay Gap in den USA wie in Deutschland in den Jahren 2008, 2009 bei 23% lag.^[35] Der Wert von 1,4% scheint daher durch gründlichere und auf umfassenderem Datenmaterial beruhende Bereinigung erreicht worden zu sein. Aufgrund nicht vorhandener Daten ist eine ähnlich genaue Betrachtung in Deutschland derzeit nicht möglich.^[27]

Der UN-Ausschuss über wirtschaftliche, soziale und kulturelle Rechte (CESCR) zeigte sich in seinem Abschlussbericht^[36] der Genfer Tagung im Mai 2011 besorgt über die andauernde Benachteiligung von Frauen auf dem deutschen Arbeitsmarkt.^[37]

Lohnunterschiede am Beispiel der Schweiz

In einer Studie aus dem Jahre 2003 fasst Alfonso Sousa-Poza die wichtigsten Schweizer Studien zum Gender Wage Gap zusammen. Alle genannten Studien zeigen, dass selbst nach statistischer Kontrolle von Humankapital- und Produktivitätdifferenzen zwischen den Geschlechtern ein deutlicher und faktischer Unterschied in der Entlohnung zwischen Frauen und Männern besteht, der sich noch dazu über einen längeren Zeitraum kaum verändert hat. In diesem Fall ist also eindeutig von geschlechtsspezifischer Lohndiskriminierung zu sprechen.^[38]

Studie	Datensätze	Lohnunterschied	Bereinigter Lohnunterschied [Diskriminierung]	Anmerkungen
Kugler, 1988[39]	div. 1981–1982	43 %	7 %	(ohne Fremdarbeiter)
Brüderl, Diekmann und Engelhardt, 1993[40]	ISSP, 1987	81 %	38 %
Diekmann und Engelhardt, 1995[41]	SAKE, 1991	43 %	16 %
Bonjour, 1997[42]	SAKE, 1991–1993	26 %	9-13 %	(Werte für 1993, je nach Branche)
Henneberger und Sousa-Poza, 1998[43]	SAKE, 1995	29 %	10-16 %	(je nach Branche)
Henneberger und Sousa-Poza, 1999[44][45]	SAKE, 1997	24 %	8-11 %	(je nach Branche)
Flückiger und Ramirez, 2000[46]	SLSE, 1994–1996	30 %	17 %
Sousa-Poza, 2002[47]	SLSE, 1998	18-28 %	14-19 %	(nur ausgewählte Branchen)

Politische Maßnahmen

Als Hauptgründe für die Lohnunterschiede zwischen Frauen und Männern werden in der unterschiedlichen Berufswahl sowie in der geschlechtsspezifischen Arbeitsmarktsegregation angesehen. Da Berufswahl und Arbeitsmarktsegregation durch individuelle und kulturelle Faktoren bedingt sind, hatten politische Maßnahmen bisher einen relativ geringen Einfluss auf die Lohnunterschiede zwischen Männern und Frauen.

Die Forderungen von Frauenorganisationen sowie Berufsverbänden haben sich im Laufe der letzten Jahre in Richtung „gleicher Lohn für gleichwertige“ Arbeit verlagert. Dadurch sollen die durch die geschlechtliche Arbeitsmarktsegregation bedingten Lohnunterschiede zwischen Frauen und Männern in den nächsten Jahren weiter verringert werden. Um Lohndiskriminierung zu begegnen, stehen den Betroffenen heute in allen OSZE-Ländern rechtliche Möglichkeiten zur Verfügung.

Am 28. Januar 2009 fand eine Anhörung vor dem Ausschuss für Familie, Senioren, Frauen und Jugend des Deutschen Bundestags zum Thema „Entgeltgleichheit zwischen Frauen und Männern“ statt, basierend auf einem 56 Fragen umfassenden Fragenkatalog,^[48] zu der Repräsentanten folgender Organisationen bzw. Instutitionen als Anhörpersonen geladen wurden: Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliches Institut (WSI)^[49], Büro für arbeits- und sozialpolitische Studien (BASS)^[50], IBM Deutschland, Deutscher Juristinnenbund (DJB)^[51], Harriet Taylor Mill-Institut der Fachhochschule für Wirtschaft Berlin, Antidiskriminierungsbüro Sachsen e. V., Institut der Deutschen Wirtschaft (IDW), VerDi, Deutscher Industrie- und Handelskammertag (DIHT). Die geladenen Experten waren sich über die entscheidende Rolle geschlechtsspezifischer Unterschiede bezüglich Auszeiten zur Kinderbetreuung, Teilzeit und Berufswahl für den Gender Wage Gap einig, ebenso darüber, dass Maßnahmen wie ein Ausbau der Kinderbetreuungsangebots auch für Kinder unter drei Jahren erforderlich seien; hingegen wurde die Einführung eines Verbandsklagerechts zur Aufdeckung von Diskriminierungsfälle in Unternehmen von nur einem Teil der Experten befürwortet.^[52] Die Ausführungen des DJB hoben auch strukturelle, im deutschen Steuer- und Sozialsystem begründete Einflüsse, insbesondere eine Förderung des Zuverdienermodells und eine Benachteiligung egalitärer Modelle hervor; sie beinhaltete auch eine Forderung nach gesetzlichem Änderungen, insbesondere bei dem AGG und dem BEEG, und einen Hinweis auf die besonders schwierige Situation von Migrantinnen.^[51]. In Folge dieser Anhörung bot das Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend anlässlich des Equal Pay Day 2009 Arbeitgebern ein freiwilliges Instrument zur Evaluierung der Entgeltgleichheit an, genannt Logib-D, das in Anlehnung an ein Schweizer Verfahren Logib entstand.^[53] Logib basiert auf einem Instrumentarium, welches das Büro für arbeits- und sozialpolitische Studien BASS für das Eidgenössische Gleichstellungsbüro EBG und die Beschaffungskommission des Bundes BKB entwickelte.^[50]

Siehe auch

• Arbeitsmarktsegregation
• Frauensteuer
• Leichtlohngruppe
• Lohnspreizung
• We Want Sex
• Heinze-Frauen

Literatur

• A. Sousa-Poza: The Gender Wage Gap and Occupational Segregation in Switzerland, 1991–2001, in: Schweizerische Zeitschrift für Soziologie Vol 29, Issue 3, Seite 399ff
• Warren Farrell: Why Men Earn More: The Startling Truth Behind the Pay Gap – and What Women Can Do About It. Amacom 2005

Weblinks

• Metastudie der Uni Linz (Österreich (engl.) (PDF-Datei)
• Zur Lage in Deutschland
• Vortrag von Juliane Achatz (Uni München) auf einer Konferenz der Hans-Böckler-Stiftung (PDF-Datei)
• Bericht zur Berufs- und Einkommenssituation von Frauen und Männern im Auftrag des Bundesministeriums für Familie, Senioren, Frauen und Jugend Kurzfassung, Bietergemeinschaft WSI in der HBS, INIFES, Forschungsgruppe Tondorf, Juli 2001
• The gender pay gap — Origins and policy responses. A comparative review of 30 European countries (PDF-Datei; 1,49 MB)
• EU expert group on Gender, Social Inclusion and Employment: The gender pay gap. A comparative review of thirty European countries. (PDF)
• Frauen und Männer in Österreich.

Einzelnachweise

1. ↑ Das geschlechtsspezifische Lohngefälle. Europäische Kommission, abgerufen am 2. Mai 2010. 
2. ↑ OECD (2008). OECD-Beschäftigungsausblick – Ausgabe 2008. Zusammenfassung in Deutsch. Paris: OECD: Seite 3-4:

   „In vielen Ländern ist zudem die Diskriminierung am Arbeitsmarkt, d.h. die ungleiche Behandlung gleich produktiver Personen allein wegen ihrer Zugehörigkeit zu einer bestimmten Gruppe immer noch ein entscheidender Faktor, der die Disparitäten bei der Beschäftigung und den Chancen auf einen hochwertigen Arbeitsplatz vergrößert. So sind die Beschäftigungsquoten von Frauen zwar erheblich gestiegen, und das Beschäftigungs- und Lohngefälle zwischen Männern und Frauen hat sich praktisch überall verringert, doch ist die Wahrscheinlichkeit, eine Erwerbstätigkeit auszuüben, bei Frauen durchschnittlich immer noch um 20 % geringer als bei Männern, und ihr Verdienst liegt bei gleicher Tätigkeit um 17 % niedriger. Nach den in dieser Ausgabe des Beschäftigungsausblicks dargelegten Erkenntnissen sind in den OECD-Ländern etwa 8 % der Beschäftigungsunterschiede und 30 % der Lohnunterschiede zwischen den Geschlechtern auf diskriminierende Praktiken am Arbeitsmarkt zurückzuführen.“

3. ↑ Diekmann, Andreas, Henriette Engelhardt und Paul Hartmann (1993). Einkommensungleichheit in der Bundesrepublik Deutschland: Diskriminierung von Frauen und Ausländern? Mitteilungen aus der Arbeits- und Berufsforschung, 26, 386-398. „Es zeigt sich, daß auch dann ein nennenswerter Diskriminierungsanteil verbleibt, wenn der Einkommensunterschied zwischen Frauen und Männern um Unterschiede in der Ausbildung, Berufserfahrung, Arbeitszeit und der Erwerbsbeteiligung bereinigt wird. Die geschlechtsbezogene Diskriminierungskomponente erweist sich dabei als stärker als das Ausmaß der Diskriminierung nach Nationalität [...] Empirische Untersuchungen anhand deutscher Daten kommen allerdings zu dem Schluß, daß nur ein relativ geringer Anteil des Einkommensabstands zwischen den Geschlechtern Differenzen in der Humankapitalausstattung zuzuschreiben ist [...]“
4. ↑ ^{a b c} „Die Oaxaca-Blinder-Zerlegung ist neben der Regressionsanalyse das am häufigsten angewandte Verfahren zur Messung vom Ausmaß der Lohnungleichheit zwischen Frauen und Männern.“ Reinhard Bispinck, Heiner Dribbusch, Fikret Öz: Geschlechtsspezifische Lohndifferenzen nach dem Berufsstart und in der ersten Berufsphase. In: Studie des WSI im Auftrag des Bundesministeriums für Familie, Senioren, Frauen und Jugend. Dezember 2008, abgerufen am 27. Juli 2010 (PDF, 2,0 MB).  S. 56
5. ↑ „The most studied question in research on sex discrimination is whether the wage gap between women and men reflects discrimination, and more specifically, what share of the gap is attributable to discrimination. By far the predominant workhorse in empirical studies of discrimination is the „residual wage“ approach developed by Blinder (1973) and Oaxaca (1973).“ David Neumark: Sex Differences in Labor Markets. U.K., Routledge, 2004, ISBN 0-415-70013-2, S. 8
6. ↑ Bowles, H. R., Babcock, L., & Lai, L. (2007). Social incentives for gender differences in the propensity to initiate negotiations: Sometimes it does hurt to ask. Organizational Behavior and Human Decision Processes. 103(1): 84-103. S. 84: „Four experiments show that gender differences in the propensity to initiate negotiations may be explained by differential treatment of men and women when they attempt to negotiate. In Experiments 1 and 2, participants evaluated written accounts of candidates who did or did not initiate negotiations for higher compensation. Evaluators penalized female candidates more than male candidates for initiating negotiations. In Experiment 3, participants evaluated videotapes of candidates who accepted compensation offers or initiated negotiations. Male evaluators penalized female candidates more than male candidates for initiating negotiations; female evaluators penalized all candidates for initiating negotiations. Perceptions of niceness and demandingness explained resistance to female negotiators. In Experiment 4, participants adopted the candidate’s perspective and assessed whether to initiate negotiations in same scenario used in Experiment 3. With male evaluators, women were less inclined than men to negotiate, and nervousness explained this effect. There was no gender difference when evaluator was female.“
7. ↑ Tracy Clark-Flory: The costs of asking for a higher salary Salon, 30. Juli 2007, abgerufen am 15. Dezember 2010: "Bowles sums up the findings: „What we found across all the studies is men were always less willing to work with a woman who had attempted to negotiate than with a woman who did not. They always preferred to work with a woman who stayed mum. But it made no difference to the men whether a guy had chosen to negotiate or not.“
8. ↑ Vedantam Shankar: Salary, Gender and the Social Cost of Haggling The Washington Post, 30. Juli 2007, abgerufen am 15. Dezember 2010.
9. ↑ Gabriela Montell: Damned if They Do The Chronicle of Higher Education, 31. Juli 2007, abgerufen am 15. Dezember 2010.
10. ↑ Barry Gerhart & Sara Rynes: Determinants and consequences of salary negotiations by male and female MBA graduates. In: Journal of Applied Psychology, 76, 1991, S. 256–262.
11. ↑ OECD (2002). OECD-Beschäftigingsausblick, Paris: OECD. Seite 88:

    „Auch wenn die Präferenztheorie insofern von Nutzen ist, als sie Wertvorstellungen, Einstellungen und persönliche Präferenzen als potentiell wichtige Bestimmungsfaktoren für das Verhalten von Frauen am Arbeitsmarkt in den Mittelpunkt stellt, ist gleichzeitig anzumerken, dass dieses Verhalten durch die angelernten kulturellen und sozialen Wertvorstellungen beeinflusst wird, die häufig als frauen- (und manchmal auch als männer-) diskriminierend gelten, da gewisse Berufe und Lebensstile klischeehaft als „typisch männlich“ bzw. „typisch weiblich“ betrachtet werden. Auch wenn Frauen in bestimmten Berufen selten ein Arbeitsplatz angeboten werden dürfte, da sie nicht über die notwendigen Qualifikationen verfügen, könnte ihre Studienwahl zumindest z.T. auch von der Erwartung geleitet, dass ihnen diese Beschäftigungsmöglichkeiten nicht offen stehen, wie auch von klischeehaften Geschlechtsvorstellungen der Gesellschaft, in der sie leben.“

12. ↑ Correll, Shelley J. (2001). Gender and the Career Choice Process: The Role of Biased Self-Assessments. American Journal of Sociology 106:1691–1730.
13. ↑ Correll, Shelley J. (2004). Constraints into Preferences: Gender, Status and Emerging Career Aspirations. American Sociological Review 69:93–133.
14. ↑ OECD 26. Mai 2009. Geschlechtsbezogene Vorurteile beeinflussen die Bildungsergebnisse von Jungen und Mädchen.
15. ↑ Claude M. Steele: A threat in the air: How stereotypes shape intellectual identity and performance. In: American Psychologist. Band 52, Nr. 6, 1997, S. 613–629.
16. ↑ Margaret Shih, Todd L. Pittinsky and Nalini Ambady: Stereotype Susceptibility: Identity, Salience and Shifts in Quantitative Performance. In: Psychological Science. Band 10, Nr. 1, 1999, S. 80-83.
17. ↑ Elliot Aronson, T. D. Wilson, R. M. Akert: Sozialpsychologie. Pearson Studium. 6. Auflage 2008. ISBN 978-3-8273-7359-5, S. 442-443.
18. ↑ David G. Myers: Psychologie. Springer, Heidelberg 2008, ISBN 3-540-79032-2, S. 506-508.
19. ↑ Ina V.S. Mullis, Michael O. Martin, Ann M. Kennedy, and Pierre Foy (2007). IEA's Progress in International Reading Literacy Study in Primary School in 40 Countries (PDF, 42,29 MB). Chestnut Hill, MA: TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College. Seite 3: „Girls had significantly higher reading achievement than boys in all except two countries, Luxembourg and Spain, where average achievement was equivalent between the sexes.“
20. ↑ Mullis, I.V.S., Martin, M.O., & Foy, P. (with Olson, J.F., Preuschoff, C., Erberber, E., Arora, A., & Galia, J.). (2008). TIMSS 2007 International Mathematics Report: Findings from IEA’s Trends in International Mathematics and Science Study at the Fourth and Eighth Grades. Chestnut Hill, MA: TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College. Seite 7:

    „At the fourth grade, there was no difference in average mathematics achievement between boys and girls, on average across the TIMSS 2007 countries. In approximately half the countries, the difference in average achievement was negligible. Girls had higher mathematics achievement than boys in 8 countries and boys had higher achievement than girls in 12 countries. At the eighth grade, on average, girls had higher achievement than boys. Girls had higher average mathematics achievement than boys in 16 countries and boys had higher achievement than girls in 8 countries.“

21. ↑ Martin, M.O., Mullis, I.V.S., & Foy, P. (with Olson, J.F., Erberber, E., Preuschoff, C., & Galia, J.). (2008) TIMSS 2007 International Science Report: Findings from IEA’s Trends in International Mathematics and Science Study at the Fourth and Eighth Grades. Chestnut Hill, MA: TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College. Seite 6-7:

    „At both fourth and eighth grades, average science achievement for girls was higher than for boys on average across the TIMSS 2007 countries (by 3 points at fourth grade and 6 points at eighth grade). At the fourth grade, the difference in average achievement was negligible in more than half the countries, whereas girls had higher science achievement than boys in 6 countries and boys had higher achievement than girls in 8 countries. At the eighth grade, girls had higher average science achievement than boys in 14 countries and boys had higher achievement than girls in 11 countries.“

22. ↑ Schwierige Suche nach Gründen für Bildungsunterschiede. Wiener Zeitung, 11. Juni 2010, abgerufen am 13. Dezember 2010: „Die Timss-Studie brachte noch eine Reihe weiterer interessanter Aspekte zu Tage: So schneiden Buben in Mathe und Naturwissenschaften signifikant besser ab als Mädchen. Einen Grund dafür sehen Experten in der geringeren Motivation bei den Mädchen.“ 
23. ↑ ^{a b} OECD (2010), PISA 2009 Ergebnisse: Zusammenfassung (PDF, 2,33 MB). S. 7:

    „Die Mädchen schneiden im Bereich Lesekompetenz in allen Teilnehmerländern besser ab als die Jungen. Im überwiegenden Teil des 20. Jahrhunderts galt die Hauptsorge in Bezug auf die Unterschiede zwischen den Geschlechtern der vergleichsweise niedrigen Leistung von Mädchen. Seit einiger Zeit hat sich jedoch das Augenmerk auf die schwächere Leistung der Jungen im Bereich Lesekompetenz verlagert. In PISA 2009 schneiden die Mädchen auf der Gesamtskala Lesekompetenz in allen Teilnehmerländern besser ab als die Jungen, wobei sich der Unterschied im OECD-Durchschnitt auf 39 Punkte beläuft; das entspricht über der Hälfte einer Kompetenzstufeoder einem Schuljahr. Im Durchschnitt der OECD-Länder schneiden die Jungen auf der Gesamtskala Mathematik um 12 Punkte besser ab als die Mädchen, während in der Regel nur geringe geschlechtsspezifische Unterschiede bei den Leistungen im Bereich Naturwissenschaften festzustellen sind. Dies gilt sowohl in absoluter Rechnung als auch im Vergleich zu den großen Unterschieden, die im Bereich Lesekompetenz, und den eher mäßigen, die im Bereich Mathematik zu beobachten sind. Der Anteil der leistungsstärksten Schüler ist unter Jungen und Mädchen nahezu gleich hoch. Im Durchschnitt der OECD-Länder erreichen 4,4 % der Mädchen und 3,8 % der Jungen in allen drei Fächern Spitzenleistungen, und 15,6 % der Mädchen sowie 17,0 % der Jungen in mindestens einem Fachbereich. Während der Abstand zwischen den Geschlechtern unter den leistungsstärksten Schülerinnen und Schülern in Naturwissenschaften gering ist (1,0 % der Mädchen und 1,5 % der Jungen), ist er im Bereich Lesekompetenz (2,8 % der Mädchen und 0,5 % der Jungen) und Mathematik (3,4 % der Mädchen und 6,6 % der Jungen) signifikant.“

24. ↑ PISA 2009 Results: What Students Know and Can Do – Student Performance in Reading, Mathematics and Science (Volume I). OECD, 2010, abgerufen am 13. Dezember 2010 (PDF, 4.3 MB, englisch, Deutschsprachige Ausgabe „PISA 2009 Ergebnisse: Was Schülerinnen und Schüler wissen und können (Band 1 – Hauptbericht)“ derzeit noch kostenpflichtig.). 
25. ↑ Mathe und Physik: Nichts für Frauen? Wiener Zeitung, 21. Mai 2008, abgerufen am 15. Dezember 2010. 
26. ↑ Gender Pay Gap 2008: Deutschland weiterhin eines der Schlusslichter in der EU, Pressemitteilung Nr. 79 vom 5. März 2010, Statistisches Bundesamt Deutschland (Datenverwendung erlaubt gemäß Copyright-Bestimmungen)
27. ↑ ^{a b} Gender Pay Gap: Zwei Drittel lassen sich strukturell erklären, Pressemitteilung Nr. 384 vom 25. Oktober 2010, Statistisches Bundesamt Deutschland (Datenverwendung erlaubt gemäß Copyright-Bestimmungen)
28. ↑ Geschlechtsspezifische Lohndifferenzen nach dem Berufsstart und in der ersten Berufsphase, Studie des WSI im Auftrag des Bundesministeriums für Familie, Senioren, Frauen und Jugend, 2009 (PDF, 2,0 MB); zugehörige Pressemitteilung
29. ↑ ^{a b c d e} Pressemitteilung zur WSI-Studie, 2009
30. ↑ Thomas Hinz, Hermann Gartner: Lohnunterschiede zwischen Frauen und Männern in Branchen, Berufen und Betrieben. In: IAB Discussion Paper Nr. 4/2005. Abgerufen am 2. Mai 2010. S. 3, S. 23
31. ↑ Wörtlich: „die Verteilung vollzeitbeschäftigter Frauen und Männer auf unterschiedliche Betriebe ist zur Erklärung des Lohnunterschieds in allen Untersuchungsjahren wichtiger als die Tätigkeit in unterschiedlichen Berufsgruppen“ Thomas Hinz, Hermann Gartner: Lohnunterschiede zwischen Frauen und Männern in Branchen, Berufen und Betrieben. In: IAB Discussion Paper Nr. 4/2005. Abgerufen am 2. Mai 2010.  S. 31
32. ↑ Thomas Hinz, Hermann Gartner: Lohnunterschiede zwischen Frauen und Männern in Branchen, Berufen und Betrieben. In: IAB Discussion Paper Nr. 4/2005. Abgerufen am 2. Mai 2010.  S.31-32
33. ↑ BMFSFJ: 1. Datenreport zur Gleichstellung von Frauen und Männern in der Bundesrepublik Deutschland. Darin: Kapitel 3 „Erwerbseinkommen von Frauen und Männern“
34. ↑ Gisela Mohr:Lohnnachteil für Frauen. In: Rheinische Post, 17. Oktober 2009
35. ↑ US Census Income, Poverty, and Health Insurance Coverage in the United States: 2009 p.11
36. ↑ Concluding Observations of the Committee on Economic, Social and Cultural Rights - Germany Punkt C15, S. 4 (pdf. engl.)
37. ↑ Markus C. Schulte von Drach: Vereinte Nationen „tief besorgt“ über Sozialpolitik „Deutschland versagt im Kampf gegen Armut,“ Süddeutsche Zeitung, 6. Juli 2011
38. ↑ Sousa-Poza, A. (2003). „The Gender Wage Gap and Occupational Segregation in Switzerland, 1991–2001“. Schweizerische Zeitschrift für Soziologie, 29 (3), 399-415.
39. ↑ Kugler, P. (1988). Lohndiskriminierung in der Schweiz. Evidenz von Mikrodaten. Schweizerische Zeitschrift für Volkswirtschaft und Statistik, 124, 23-47.
40. ↑ Brüderl, J., Diekmann, A., Engelhardt, H. (1993). Einkommensunterschiede zwischen Frauen und Männern in der Schweiz. Schweizerische Zeitschrift für Soziologie, 19, 573-588.
41. ↑ Diekmann, A., Engelhardt, H. (1995). Einkommensungleichheit zwischen Frauen und Männern. Eine ökonometrische Analyse der Schweizer Arbeitskräfteerhebung. Schweizerische Zeitschrift für Volkswirtschaft und Statistik, 131, 57-83.
42. ↑ Bonjour, D. (1997). Lohndiskriminierung in der Schweiz: Eine ökonometrische Untersuchung. Berner Beiträge zur Nationalökonomie, Bd. 83, Bern – Stuttgart – Wien: Paul Haupt.
43. ↑ Henneberger, F., Sousa-Poza, A. (1998). Estimating Wage Functions and Wage Discrimination Using Data from the 1995 Swiss Labour Force Survey: A Double-Selectivity Approach. International Journal of Manpower, 19, 486-506.
44. ↑ Henneberger, F., Sousa-Poza, A. (1999a). Geschlechtsspezifische Lohndiskriminierung. Neueste Evidenz von den Mikrodaten aus der Schweizerischen Arbeitskräfteerhebung. Schweizerische Zeitschrift für Soziologie, 25, 259-279.
45. ↑ Henneberger, F., Sousa-Poza, A. (1999b). Frauen und Männer am Schweizer Arbeitsmarkt. Soziale Sicherheit. Zeitschrift für Arbeitsmarkt- und Sozialpolitik, 48, 18-21.
46. ↑ Flückiger, Y., Ramirez, J. (2000). Analyse Comparative des Salaires Entre les Hommes et les Femmes sur la Base de la LSE 1994 et 1996. Observatoire Universitaire de l'Emploi, University of Geneva.
47. ↑ Sousa-Poza, A. (2002). Labor Market Segmentation and the Gender Wage Gap: An Industry-Level Analysis For Switzerland. Cahiers Economiques de Bruxelles, 45, 91-118.
48. ↑ Siehe BT-Drucksachen 16/11175, 16/11192, 16/8784; Ausschussdrucksache 16(13)419a neu
49. ↑ Astrid Ziegler: Beantwortung des Fragenkatalogs zu der öffentlichen Anhörung des Ausschusses für Familie, Senioren, Frauen und Jugend zum Thema „Entgeltgleichheit zwischen Frauen und Männern“. WSI, Hans Böckler Stiftung, abgerufen am 28. Juli 2010 (PDF). 
50. ↑ ^{a b} Stellungnahme der Sachverständigen Silvia Strub (Büro für arbeits- und sozialpolitische Studien BASS) zur Anhörung zum Thema „Entgeltgleichheit zwischen Frauen und Männern“, Ausschuss-Drs. 16(13)419a neu
51. ↑ ^{a b} Entgeltgleichheit zwischen Frauen und Männern. Stellungnahme vom 21. Januar 2009 zur öffentlichen Anhörung im Ausschuss für Familie, Senioren, Frauen und Jugend des Deutschen Bundestages am Mittwoch, den 28. Januar 2009. Deutscher Juristinnenbund, abgerufen am 28. Juli 2010. 
52. ↑ “Kinderbetreuungsangebot ist ausschlaggebend”. Anhörung im Frauenausschuss zu drei Oppositionsanträgen. Deutscher Bundestag, abgerufen am 28. Juli 2010. 
53. ↑ Christina Klenner, Astrid Ziegler: Mit Logib-D zur Überwindung der geschlechtsspezifischen Entgeltlücke? Die Grenzen der freiwilligen betrieblichen Selbsttests. In: WSI Report 03. März 2010, abgerufen am 28. Juli 2010 (PDF).