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Diskriminierung beim Gehalt analysieren und beseitigen

Die Fair Pay Matrix

Um Diskriminierung bei der Bezahlung zu messen und auszuschließen, gibt es eine ganze Reihe aussagekräftiger Indikatoren und Diskriminierungsmerkmale. An ihnen lassen sich mögliche Ungleichbehandlungen ablesen und überprüfen.

Die Fair Pay Matrix listet mögliche Variablen und Key Performance Indikatoren auf, mit denen sich der Umsetzungsfortschritt in Sachen Entgeltgleichheit berechnen und der Erfolg der Gleichstellungsmaßnahmen messen lässt.

Diese dienen als Grundlage für den UNIVERSAL FAIR PAY CHECK®, um den Unternehmen und Organisationen aufzuzeigen, an welchen Punkten Handlungsbedarf besteht und mit welchen Stellschrauben sich Gleichstellung und faire Bezahlung besser umsetzen lassen. Die Fair Pay Matrix ist als Basis des Zertifizierungsprozesses Teil der Markensatzung, die die Qualität der Zertifizierung garantiert.

Einkommensunterschiede berechnen

Grundlage für die Berechnung der Variablen und Indikatoren sind Beschäftigtendaten, die meist ohnehin in einer Personalsoftware digital erfasst werden. In Großbritannien schlüsselt beispielsweise die öffentlich-rechtliche Rundfunkanstalt BBC sehr genau auf, welche Merkmale zu Unterschieden in der Bezahlung führen. So ließen sich in 2020 Einkommensunterschiede in Höhe von 4,9 % Behinderungen zuordnen, 3 % der ethnischen Herkunft, 3,9 % einer Teilzeitbeschäftigung und -0,3 % der sexuellen Orientierung . Oftmals addieren sich für einzelne Beschäftigte mehrere Diskriminierungsmerkmale wie das Geschlecht oder die ethnische Herkunft zu höheren Einkommensunterschieden. Insgesamt werden Pay Gaps aufgrund der ethnischen Herkunft in den USA oder Neuseeland sehr viel genauer beobachtet als es bislang in den meisten anderen Ländern der Fall ist.

Diskriminierung im Blick behalten

Die Fair-Pay-Matrix bündelt Diskriminierungsmerkmale in einer einfachen Übersicht und bildetet die relevanten Daten ab – ähnlich wie bei einem Armaturenbrett im Auto. So können Entscheidungsträgerinnen und Personalverantwortliche die Umsetzung von fairer Bezahlung beobachten und kontrollieren. Möglich ist eine Analyse für Unternehmen ab einer Größe von mindestens 50 Beschäftigten. Als statistisches Verfahren liegt die multiple Regressionsanalyse. zugrunde, die nach der Oaxaca-Blinder-Methode erfolgt und die als Standard für die Gender-Pay-Gap-Analyse gilt. Die Fair-Pay-Matrix dient als Basis für die Analyse der Entgeltstrukturen in einem Unternehmen oder einer Organisation; die abgebildeten Variablen und Indikatoren sind erweiterbar.

Nachhaltigkeitsziele erreichen

So lässt sich mit der Matrix überwachen, wie wirksam die Nachhaltigkeitsmaßnahmen eines Unternehmens sind. Die Umsetzung der gesamten Agenda 2030 der Vereinten Nationen hängt maßgeblich davon ab, ob Gleichstellung als Querschnittsziel erreicht werden kann.

Zudem lassen sich die Indikatoren den UN-Nachhaltigkeitszielen 5 (Geschlechtergleichstellung erreichen und alle Frauen und Mädchen zur Selbstbestimmung befähigen), 8 (Dauerhaftes, inklusives und nachhaltiges Wirtschaftswachstum, produktive Vollbeschäftigung und menschenwürdige Arbeit für alle fördern) und 10 (Ungleichheit in und zwischen Ländern verringern) zuordnen.

Darüber hinaus können die Indikatoren der Fair-Pay-Matrix mit den Indikatoren der Global Reporting Initiative oder des Weltwirtschaftsforums verknüpft werden.

Variablen

Zusammenhang zu UN-Nachhaltigkeitszielen

Zusammenhang zu weiteren Indikatorensystemen

Diskriminierungsgrund

Indikatoren für eine mögliche Ungleichbehandlung

Geburtsjahr / Alter

8.5, 10.2

GRI 405-1
WEF Metrics

Diskriminierung aufgrund des Alters

Geschlecht

8.5

GRI 405-1
WEF Metrics

Diskriminierung aufgrund des Geschlechts

Behinderung

8.5, 10.2

GRI 405-1
WEF Metrics

Diskriminierung aufgrund von Behinderung

Sexuelle Orientierung

8.5, 10.2

GRI 405-1
WEF Metrics

Diskriminierung aufgrund von sexueller Orientierung

Ethnische Herkunft

8.5, 10.2

GRI 405-1
WEF Metrics

Diskriminierung aufgrund von ethnischer Herkunft

Nationalität

8.5, 10.28.5, 10.2

GRI 405-1
WEF Metrics

Diskriminierung aufgrund von Nationalität

Indikatoren für strukturelle Benachteiligung

Ausbildung

Weiterbildung

5.5

eingeschränkter Zugang zur beruflichen Weiterentwicklung

Funktion

5.5

GRI 405-2
WEF Metrics
GDKA

vertikale Diskriminierung

Position

5.5

GRI 405-2
WEF Metrics
GDKA

vertikale Diskriminierung

Qualifikationsniveau

5.5

horizontale Diskriminierung

Auszeiten, z.B. Elternzeit, Pflegezeit

5.4

Private Verantwortlichkeiten, die die Karriereentwicklung beeinflussen

Betriebszugehörigkeit

5.4

Betriebszugehörigkeit kann durch Auszeiten beeinflusst werden

Vertragsart

Variable, die signifikanten Einfluss auf den Gender Pay Gap hat

Arbeitszeiten

Variable, die signifikanten Einfluss auf den Gender Pay Gap hat

Öffentlicher / privater Sektor

Variable, die signifikanten Einfluss auf den Gender Pay Gap hat

Unternehmensgröße

Variable, die signifikanten Einfluss auf den Gender Pay Gap hat

Standort

Variable, die signifikanten Einfluss auf den Gender Pay Gap hat

abhängige Variablen

Grundgehalt

Alle genannten

Alle genannten

Summe aller Faktoren

Gehaltsbestandteile, inkl. Bonuszahlung oder Zuschüsse

Alle genannten

Alle genannten

Summe aller Faktoren

Total compensation

Alle genannten

Alle genannten

Summe aller Faktoren