Gelten die Urteile des Obersten Gerichtshofs in der Rechtssache Wal-Mart Stores, Inc. v. Dukes für die OFCCP? Teil 3

Im vorherigen Artikel dieser Reihe kamen wir zu dem Schluss, dass die Feststellungen des Obersten Gerichtshofs zu Mustern oder Praktiken in der Rechtssache Wal-Mart Stores, Inc. gegen Dukes, 564 U.S. 338 (2011), wichtige Leitlinien für die Durchsetzungsmaßnahmen der OFCCP darstellen. Der Oberste Gerichtshof hat sich relativ selten mit materiellen Diskriminierungsstandards gemäß Titel VII befasst, und wenn er dies tut, sind seine Feststellungen von großer Tragweite.  Inder Rechtssache Dukes befasste sich der Oberste Gerichtshof mit den wichtigsten Beweiselementen bei Klagen wegen eines Musters oder einer Praxis der Lohndiskriminierung, die sich unmittelbar auf die Ermittlungen und Rechtsstreitigkeiten der OFCCP im Zusammenhang mit systematischer Lohndiskriminierung gemäß der Executive Order 11246 auswirken.

In diesem Artikel werden wir uns mit mehreren Urteilen in Dukes befassen, die sich auf Klagen wegen Ungleichbehandlung beziehen.  „‚Ungleiche Behandlung‘ ... ist die am leichtesten verständliche Form der Diskriminierung. Der Arbeitgeber behandelt bestimmte Personen aufgrund ihrer Rasse, Hautfarbe, Religion, ihres Geschlechts oder ihrer nationalen Herkunft einfach weniger günstig als andere. Der Nachweis eines diskriminierenden Motivs ist entscheidend ...“Teamsters v. United States, 431 U.S. 324, 335 n.15 (1977).¹

Die typischen Beweise, die zur Untermauerung einer Behauptung über ein Muster oder eine Praxis der Diskriminierung vorgelegt werden, sind statistische Analysen, die erhebliche Unterschiede zwischen den Rassen oder Geschlechtern aufzeigen, sowie anekdotische Beweise für Diskriminierung. Siehe z. B. Valentino v. U S. Postal Serv., 674 F.2d 56, 68 (D.C. Cir. 1982) (Ginsburg, C.J. (jetzt Associate Justice Ginsburg)) („Im Allgemeinen legen die Kläger einer Sammelklage als Teil ihrer Prima-facie-Beweisführung eine Kombination aus statistischen Beweisen und individuellen Zeugenaussagen zu konkreten Fällen von Diskriminierung vor.“).  Wie wir in unserem vorherigen Artikel erläutert haben, hat der Oberste Gerichtshof die statistischen Beweise und anekdotischen Aussagen der Kläger in Dukes bewertet und sie für unzureichend befunden, um eine vernünftige Schlussfolgerung zu ziehen, dass Wal-Mart nach einer allgemeinen Politik der Diskriminierung handelte. 564 U.S. bei 353-59.

Aggregierte Regressionsanalysen als Beweis für ungleiche Behandlung

Der Oberste Gerichtshof befürwortete zwar die Verwendung statistischer Analysen als Beweismittel zur Untermauerung eines mutmaßlichen diskriminierenden Verhaltensmusters oder einer diskriminierenden Praxis, warnte jedoch vor einer mechanistischen Anwendung von Statistiken:

– Teamsters gegen Vereinigte Staaten, 431 U.S. 324, 339-40 (1977) (unter zustimmender Bezugnahme auf Hester gegen Southern R. Co., 497 F.2d 1374, 1379-1381 (5. Cir. 1974) („Wir erkennen an, dass Statistiken ein mächtiges Instrument in den Händen eines Klägers nach Titel VII sind, aber wir sind uns auch bewusst, dass die Betonung ihrer Verwendung den Gerichtsprozess eher verschleiern als voranbringen kann.“)) (Hervorhebung hinzugefügt).

Regressionsanalysen sind in der Regel wichtige Beweismittel in Fällen von systematischer Lohndiskriminierung.  Siehe z. B. Bazemore v. Friday, 478 U.S. 385, 400 (1986) (mit der Feststellung, dass „eine Regressionsanalyse […] dazu dienen kann, die Klage eines Klägers zu beweisen”, wenn es um ein Muster oder eine Praxis der Lohndiskriminierung geht, sofern die Regression die „wesentlichen Faktoren” berücksichtigt, die die Vergütung im Rahmen des Lohnsystems des Arbeitgebers beeinflussen); Referenzhandbuch zur multiplen Regression, in Federal Judicial Center, in Referenzhandbuch zu wissenschaftlichen Beweisen, S. 306 Anm. 5 (2011) (mit der Feststellung, dass „Diskriminierungsfälle, in denen multiple Regressionsanalysen verwendet werden, Legion sind”).

Regressionsanalysen, die statistisch signifikante Unterschiede in der Bezahlung zwischen männlichen und weiblichen Beschäftigten zeigen, die sich ansonsten in einer ähnlichen Situation befinden, und nach Berücksichtigung relevanter erklärender Faktoren, können vernünftigerweise die Schlussfolgerung zulassen, dass die untersuchten Lohnentscheidungen auf diskriminierender Grundlage getroffen worden sein könnten. Damit eine solche Schlussfolgerung jedoch lautet, dass die Entscheidungsträger Lohnentscheidungen absichtlich auf der Grundlage des Geschlechts getroffen haben, müssen die Analysen die Behandlung von Beschäftigten vergleichen, die demselben Entscheidungsträger unterstehen.  So hat der Oberste Gerichtshof in der Rechtssache Dukes Regressionsanalysen gebilligt, die aggregiert wurden, um die Lohnentscheidungen eines gemeinsamen Entscheidungsträgers zu untersuchen. 564 U.S. bei 350. Im Gegensatz dazu konnten aggregierte Regressionen, die Arbeitnehmer verglichen, deren Lohn von verschiedenen Managern festgelegt wurde, nicht vernünftigerweise auf die diskriminierende Absicht eines Managers schließen lassen, da die Vergleiche auch Arbeitnehmer umfassten, für die nicht jeder Manager die Lohnentscheidungen getroffen hatte.  Daher lehnte der Oberste Gerichtshof in Dukes die aggregierten Regressionsanalysen der Kläger in diesem Zusammenhang ab:

Statistische Vergleiche von Mitarbeitern, deren Gehaltsentscheidungen nominell von verschiedenen Managern getroffen wurden, könnten vernünftigerweise zu der Schlussfolgerung führen, dass eine vorsätzliche Diskriminierung vorliegt, wenn es unabhängige und glaubwürdige Beweise dafür gibt, dass die verschiedenen Manager gemeinsam Gehaltsentscheidungen getroffen haben.  Eine gemeinsame Entscheidungsfindung würde jedoch nicht allein durch die Tatsache impliziert, dass es ein Genehmigungsverfahren gibt, in dessen Rahmen ein höherrangiger Manager die Gehaltsentscheidungen mehrerer untergeordneter Manager genehmigt, wenn keine glaubwürdigen Beweise dafür vorliegen, dass der höherrangige Genehmiger maßgeblich an den Entscheidungen für einzelne Mitarbeiter beteiligt war und die Entscheidungen der untergeordneten Manager miteinander verglichen hat.  In den meisten Fällen umfasst der Genehmigungsprozess eher budgetäre Überlegungen und die Einhaltung von Richtlinien zur Belohnung von Leistungsergebnissen als eine individuelle Überprüfung der Gründe für jede Entscheidung und eine vergleichende Bewertung der Entscheidungen der untergeordneten Manager. Seit Dukes argumentieren Kläger nun häufig , dass die Genehmigung von Gehaltsentscheidungen durch Vorgesetzte eine Regressionsanalyse nach Geschäftsbereichen rechtfertigt.  Siehe z. B. Ellis v. Costco Wholesale Corp., 285 F.R.D. 492, 513 (N.D. Cal. 2012) (Zulassung von Klagen wegen systematischer geschlechtsspezifischer Diskriminierung gemäß Titel VII in Bezug auf Beförderungen zu stellvertretenden Geschäftsführern und Geschäftsführern, da alle Beförderungsentscheidungen von einem „eng verbundenen, zentralisierten Managementteam” getroffen wurden).

Die Kläger versuchen in der Regel, aggregierte Regressionsanalysen zu verwenden, da große Stichprobengrößen oft dazu führen, dass relativ geringe Lohnunterschiede statistisch signifikant erscheinen. Die Sachverständigen der Kläger behaupten, dass große Stichprobengrößen erforderlich sind, um eine ausreichende „statistische Aussagekraft” zu erzielen, und bemängeln, dass Analysen durch einzelne Entscheidungsträger aufgrund der geringen Stichprobengrößen keine statistischen Diskrepanzen aufdecken könnten.

Aggregierte Regressionsanalysen können wahrscheinlich statistische Unterschiede aufzeigen, wenn tatsächlich die meisten, wenn nicht sogar alle Manager diskriminierende Entscheidungen getroffen haben. Es ist jedoch auch sehr wahrscheinlich, dass aggregierte Analysen statistische Unterschiede aufzeigen würden, wenn nur wenige oder gar keine Manager diskriminierende Entscheidungen getroffen haben. Tatsächlich führte der statistische Experte von Wal-Mart in der Rechtssache Dukes Regressionsanalysen der Entscheidungen jedes Filialleiters durch, die für die meisten Filialen keine statistischen Unterschiede bei der Bezahlung ergaben.  564 U.S. bei 356-57. Im Gegensatz dazu zeigte der Sachverständige der Kläger in Dukes statistische Lohnunterschiede auf, die auf Analysen basierten, die nach Regionen oder landesweit durchgeführt wurden.Id. Wie oben erwähnt, stellte das Gericht fest, dass die Analysen der Kläger keine vernünftige Schlussfolgerung hinsichtlich einer Ungleichbehandlung durch die Filialleiter zuließen.Id.

Leider behält die Richtlinie 2018-05 der OFCCP das Konzept einer „Lohnanalysegruppe“ bei, das offenbar aggregierte Regressionsanalysen zulassen soll, ohne zu berücksichtigen, ob die Analysen über zahlreiche Lohnentscheidungsträger hinweg aggregiert werden.  Wie der Oberste Gerichtshof in Dukes erklärte, liefern solche Analysen keine vernünftige Schlussfolgerung hinsichtlich einer Ungleichbehandlung. 564 U.S. bei 356-57.^{2 Die OFCCP} sollte eine Klarstellung ihrer Leitlinien in Betracht ziehen, um sie mit den Feststellungen des Obersten Gerichtshofs zu aggregierten Regressionsanalysen in Einklang zu bringen.

Anekdotische Beweise als Nachweis für ungleiche Behandlung

Im Fall Teamsters bestätigte das Gericht die Feststellungen der Vorinstanz , dass die Regierung ihre Beweispflicht durch eine Kombination aus statistischen Beweisen und Einzelbelegen erfüllt habe. Das Gericht erklärte:

Das Gericht beschrieb die in diesem Fall strittigen Indizien wie folgt:

In Dukes bekräftigte der Oberste Gerichtshof , dass anekdotische Beweise ein wesentlicher Bestandteil der Beweise sind, die erforderlich sind, um ein Muster oder eine Praxis diskriminierender Behandlung nachzuweisen. Das Gericht erklärte weiter, dass die Hinlänglichkeit der anekdotischen Beweise zur Untermauerung statistischer Beweise danach beurteilt werden sollte, inwieweit sich die anekdotischen Beweise auf den Umfang und das Ausmaß der angeblich betroffenen Gruppe beziehen. 564 U.S. bei 358 & n. 9.

In Übereinstimmung mit der Betonung der Bedeutung von Einzelberichten durch den Gerichtshof hat die EEOC klargestellt, dass „die Feststellung einer systemischen Diskriminierung selten allein auf Statistiken beruhen sollte“.  EEOC-Compliance-Handbuch zu „Entgeltdiskriminierung“, EEOC-Richtlinie Nr. 915.003 (5. Dezember 2000), S. 10–13 und Anm. 30.  Die Richtlinie 2018-05 der OFCCP geht in diese Richtung, indem sie bestätigt, dass die Behörde ohne anekdotische Beweise „weniger wahrscheinlich eine Angelegenheit weiterverfolgen wird“.  Die Richtlinie 2018-05 enthält jedoch zwei recht bedeutende Einschränkungen, die die OFCCP erneut in Widerspruch zur Analyse des Obersten Gerichtshofs in der Rechtssache Dukes bringen. Erstens definiert die Richtlinie anekdotische Beweise allgemein als „nicht-statistische Beweise“, einschließlich „Aussagen über den Umfang des Ermessensspielraums oder den Grad der Subjektivität bei der Entscheidung über Lohndiskriminierung“.  Im Gegensatz dazu wurden anekdotische Beweise traditionell als „individuelle Aussagen zu konkreten Fällen von Diskriminierung“ verstanden ( Valentino, 674 F.2d, S. 68), und der Gerichtshof erklärte in der Rechtssache Dukes, dass die Übertragung von Ermessensspielräumen an Führungskräfte bei Vergütungsentscheidungen „eine sehr gängige und vermutlich angemessene Vorgehensweise in der Wirtschaft ist – eine Vorgehensweise, von der wir gesagt haben, dass sie ‚an sich keinen Rückschluss auf diskriminierendes Verhalten zulässt‘“.  564 U.S. bei 355 (unter Verweis auf Watson v. Fort Worth Bank & Trust, 487 U.S. 977, 990 (1988)).

Zweitens stellt die OFCCP in der Richtlinie 2018-05 fest, dass „es Faktoren geben kann, die in einem bestimmten Fall zutreffen und erklären, warum die OFCCP trotz der Stärke der statistischen Beweise für eine systematische Diskriminierung bei der Vergütung während ihrer Untersuchung keine anekdotischen Beweise aufdecken konnte“.  Darüber hinaus behauptet die OFCCP allgemein, dass es „andere Gründe (wie ähnliche Muster der Ungleichbehandlung über mehrere Jahre oder in mehreren Betrieben) geben kann, einen bestimmten Fall auch ohne anekdotische Beweise zu verfolgen“. Die Behörde behält sich das Recht vor, „rein statistische Fälle zu verfolgen, wenn dies angemessen ist“.

Die OFCCP kann zwar „so wenige Anekdoten liefern, wie sie möchte“, doch kann sie sich der Entscheidung des Obersten Gerichtshofs nicht entziehen, wonach das Fehlen von anekdotischen Beweisen es ihr wahrscheinlich unmöglich machen wird, ein Muster oder eine Praxis der vorsätzlichen Lohndiskriminierung nachzuweisen. 564 U.S. 358 n.9.

1. Ansprüche aufgrund ungleicher Behandlung unterscheiden sich von Ansprüchen aufgrund ungleicher Auswirkungen, die keinen Nachweis einer vorsätzlichen Diskriminierung erfordern und „Beschäftigungspraktiken betreffen, die in ihrer Behandlung verschiedener Gruppen vordergründig neutral sind, aber tatsächlich eine Gruppe stärker benachteiligen als eine andere ...” Teamsters, 431 U.S. bei 335 n.15.

2. Siehe auch Bolden v. Walsh, 688 F.3d 893, 896 (7. Cir. 2012) („Die Art von statistischen Beweisen, die die Kläger vorlegen, hat dasselbe Problem wie die statistischen Beweise in Wal-Mart: Sie ist eine Petitio principii.  Der Sachverständige der Kläger ... ging davon aus, dass die geeignete Analyseeinheit alle Standorte von Walsh im Raum Chicago sind. Er hat nicht versucht, diese These zu belegen. Wenn Walsh 25 Vorarbeiter hätte, von denen 5 bei der Vergabe von Überstunden diskriminierten, würden die aggregierten Daten zeigen, dass schwarze Arbeitnehmer schlechter abschneiden als weiße Arbeitnehmer – aber dieses Ergebnis würde nicht bedeuten, dass sich alle 25 Vorarbeiter ähnlich verhalten haben ...“);

Anmerkung der Redaktion: Dieser Beitrag wurde ursprünglich auf Circaworks.com veröffentlicht. Im April 2023 übernahm Mitratech Circa, einen führenden Anbieter von Software für integratives Recruiting und OFCCP-Compliance. Der Inhalt wurde seitdem aktualisiert, um unser erweitertes Produktangebot, die sich entwickelnden Compliance-Vorschriften für die Talentakquise und Best Practices im Personalmanagement zu berücksichtigen.