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Einkommensnachteile von Müttern im Vergleich zu kinderlosen Frauen in Deutschland

The Motherhood Wage Penalty in Germany

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KZfSS Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Wie in anderen OECD-Staaten hat auch in Deutschland die Frauen- und Müttererwerbsbeteiligung stark zugenommen, allerdings bestehen noch immer Lohnunterschiede zwischen Männern und Frauen, welche für Frauen mit Kindern am größten ausfallen. Diese werden oft mit Humankapitalentwertung, der Signalwirkung von (langen) Erwerbsunterbrechungen und der möglichen Diskriminierung von Frauen auf dem Arbeitsmarkt erklärt. Vernachlässigt wurde in der bisherigen Forschung jedoch die Frage, welchen Einfluss es hat, ob Mütter ihre Erwerbsunterbrechung über die gesetzlich vorgesehene Freistellungsphase hinaus ausdehnen oder nicht. Wir erwarten vor allem für Mütter, die länger als die gesetzlich maximal vorgesehene Freistellungsphase zu Hause bleiben, Lohneinbußen. Daneben untersuchen wir, inwieweit sich die negativen Folgen von Erwerbsunterbrechungen zwischen Müttern, die über unterschiedlich hohes Humankapital in Form von beruflichen Abschlüssen verfügen, und zwischen Ost- und Westdeutschland unterscheiden. Unsere Analyse basiert auf den Daten des SOEP (1984 bis 2011) und kontrolliert Effekte unbeobachteter Heterogenität. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass es keine generelle und dauerhafte „motherhood wage penalty“ gibt, sondern dass vor allem Unterbrechungen, die über die gesetzlich vorgesehene Phase hinaus gehen, zu niedrigeren Löhnen führen, da sie wahrscheinlich als Signal für eine niedrige Karriereorientierung der Mütter fungieren. Außerdem spielt Bildung eine entscheidende Rolle: Vor allem Frauen mit Hauptschulabschluss und beruflicher Ausbildung scheinen bei langen Unterbrechungen mit großen, dauerhaften Lohneinbußen, andere Mütter jedoch nur mit geringen, vorübergehenden oder keinen Einbußen rechnen zu müssen.

Abstract

As in other OECD countries, female and maternal employment rates have increased tremendously in Germany, though there is still a wage “gender gap” which is largest for women with children. This is often explained by the depreciation of human capital, the signaling effect of (long) employment breaks and the possible discrimination of mothers in the labour market. However, research has neglected the question what influence it has whether mothers stay out of work beyond the maximal length of the legal leave of absence or not. We expect wage penalties particularly for those mothers who extend their leave of absence. Besides we examine whether the negative impact of employment interruptions varies between mothers with different amounts of human capital in the form of vocational qualifications and between East and West Germany. Our analysis is based on data from the GSOEP (1984–2011) and controls for unobserved heterogeneity. Overall, our results show that there is no general or permanent “motherhood wage penalty”, but that mainly breaks exceeding the legally suggested duration lead to lower wages, as they probably signal a low career orientation of mothers. Further, education plays a crucial role: Especially women with low secondary education and vocational training suffer from large, permanent wage penalties while other mothers suffer only from smaller, non-permanent penalties or even experience no penalties.

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Notes

  1. Wir danken einem anonymen Gutachter für diesen Hinweis.

  2. Darüber hinaus findet Ziefle (2004, S. 224), dass eine Nichterwerbstätigkeit über den Erziehungsurlaub hinaus zu weiteren Lohneinbußen von 1,3 % pro Jahr führt.

  3. Vermutet wird auch, dass Frauen eine Erwerbsunterbrechung nach der Geburt eines Kindes antizipieren und deshalb weniger stark als Männer in ihr Humankapital investieren, da sich durch eine Erwerbsunterbrechung die Investitionen weniger lohnen (Mincer und Ofek 1982). Das letztgenannte Argument erscheint immer weniger plausibel, wenn man sich vor Augen führt, dass junge Frauen mittlerweile im Durchschnitt ein höheres Bildungsniveau erreichen als junge Männer (Autorengruppe Bildungsberichterstattung 2012, S. 41; Buchmann et al. 2008).

  4. Da der Ansatz der statistischen Diskriminierung nicht zu anderen Vorhersagen kommt wie der Signaling-Ansatz, nehmen wir zur einfacheren Darstellung in den Hypothesen nur auf den Signaling-Ansatz Bezug.

  5. Die Daten für diese Studie wurden mit Hilfe des Programms PanelWhiz v2.0 (Sept. 2008) generiert. PanelWhiz wurde von Dr. John P. Haisken-DeNew (john@panelwhiz.eu) bereitgestellt (Haisken-DeNew und Hahn 2010).

  6. Durch das PSM-Verfahren wurden 85 Mütter aus der Analyse ausgeschlossen. In den Fixed-Effects-Modellen sind die Befunde mit und ohne PSM jedoch fast identisch. Die Ergebnisse des Propensity Score Matching werden nicht ausgewiesen, können aber auf Anfrage zu Verfügung gestellt werden.

  7. Folgende erklärende Variablen werden in die Selektionsgleichung einbezogen: Alter des jüngsten Kindes, Anzahl der Kinder insgesamt, Alter, logarithmiertes Haushaltseinkommen (ohne Eigeneinkommen), Familienstand, Region, Bildung und Staatsangehörigkeit (deutsch vs. nicht-deutsch). Um die unbeobachtete Heterogenität η i aufzufangen, werden die Mittelwerte über die Zeit (Mundlak-Terme) für folgende Variablen gebildet: Alter des jüngsten Kindes, Anzahl der Kinder insgesamt, logarithmiertes Haushaltseinkommen (ohne Eigeneinkommen), Bildung (metrisch), Region, Distanz zur Arbeit (in Kilometern) und Vollzeit-, Teilzeit- und Arbeitslosigkeitserfahrung. Für jedes Jahr werden die Tobit-Residuen v it berechnet und in die Hauptgleichung (1) eingespielt.

  8. Zur Schätzung unserer Modelle haben wir Programmpacket STATA SE (Version 12.1) verwendet.

  9. Zusätzlich haben wir weitere Modelle nur für einheimische deutsche Frauen geschätzt. Die Ergebnisse unterscheiden sich jedoch kaum von der gesamten Stichprobe. Wegen der relativ geringen Fallzahlen war eine getrennte Schätzung der Modelle für Migrantinnen nicht möglich.

  10. Ohne Kontrolle von Tobit-Residuen fallen die Lohnverluste für Frauen, die ihre Erwerbsunterbrechung über die gesetzliche Freistellungsphase hinaus ausdehnen, um 3 % geringer aus. Hingegen finden wir für Frauen, die innerhalb der gesetzlichen Freistellungsphase bleiben, keine Selektionsverzerrung.

  11. Die kontrollierten Variablen sind unterhalb von Tab. 1 aufgelistet; ihre Effekte werden in der Tabelle jedoch nicht ausgewiesen. Die Ergebnisse sind auf Anfrage bei den Autoren erhältlich.

  12. Aus Platzgründen sind in Tab. 1 nur die Ergebnisse für das erste Jahr nach der Erwerbsunterbrechung ausgewiesen; wir berücksichtigen aber zusätzlich bis zu 10 weitere Jahre und berichten diese zusätzlichen Ergebnisse.

  13. Wir berücksichtigen Wechsel in Teilzeitarbeit nur für Mütter, da ein Wechsel in Teilzeit für kinderlose Frauen sehr selten ist.

  14. Um die Interpretation zu erleichtern, wird die Dauer der Erwerbsunterbrechungen nur in linearer Form berücksichtigt.

  15. Zu beachten ist, dass die beiden Koeffizienten mit den Koeffizienten für die Erwerbsunterbrechungen verrechnet werden müssen. Um den Unterschied der Koeffizienten auf Signifikanz zu testen, wurde ein Waldtest durchgeführt.

  16. Die Fallzahlen für die verschiedenen Gruppen von Müttern sind Tab. 4 im Anhang zu entnehmen.

  17. Eine Alternative wäre die Schätzung von Interaktionseffekten in einem gemeinsamen Modell mit allen Bildungsgruppen gewesen. Wir haben uns aufgrund der größeren Anschaulichkeit für getrennte Modelle entschieden.

  18. Um die Interpretation zu erleichtern, wird die Dauer der Erwerbsunterbrechungen nur in linearer Form berücksichtigt.

  19. Weil die Fallzahlen für Mütter mit (Fach-)Hochschulreife, Realschulabschluss oder Hauptschulabschluss ohne Berufsausbildung recht klein sind, haben wir diese Bildungsgruppen zusammengelegt. Einige Frauen dieser Gruppe nehmen nach der Geburt eines Kindes noch eine Ausbildung auf. Die Effekte weiterer (Aus-)Bildungsabschlüsse wurden in den Modellen kontrolliert.

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Authors and Affiliations

  1. Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung, Mohrenstrasse 58, 10117, Berlin, Deutschland

    Paul Schmelzer

  2. Institut für Soziologie, Georg-August-Universität Göttingen, Platz der Göttinger Sieben 3, 37073, Göttingen, Deutschland

    Karin Kurz & Kerstin Schulze

Authors
  1. Paul Schmelzer
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  2. Karin Kurz
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  3. Kerstin Schulze
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Corresponding author

Correspondence to Paul Schmelzer.

Anhang

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Tab. 4 Deskriptive Statistik. Quelle: SOEP 1984–2011, eigene Berechnungen.
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Tab. 5 Kindbedingte Erwerbsunterbrechungen nach Bildungsabschluss. Quelle: SOEP 1984–2011, eigene Berechnungen.
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Schmelzer, P., Kurz, K. & Schulze, K. Einkommensnachteile von Müttern im Vergleich zu kinderlosen Frauen in Deutschland. Köln Z Soziol 67, 737–762 (2015). https://doi.org/10.1007/s11577-015-0346-1

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