Einführung
Gemäß den Bundesvorschriften zur positiven Diskriminierung sind Auftragnehmer der Bundesregierung verpflichtet, jährlich eine Selbstbewertung der Vergütung in Bezug auf Geschlecht, Rasse und ethnische Zugehörigkeit durchzuführen. Obwohl diese Selbstbewertung vorgeschrieben ist, enthielten die veröffentlichten Vorschriften zur positiven Diskriminierung bislang kaum Angaben dazu, nach welcher Methodik Auftragnehmer des Bundes diese jährliche Selbstbewertung durchführen sollen. Dies änderte sich im Juni 2006, als das Office of Federal Contract Compliance Programs (OFCCP) sein endgültiges Dokument zur Überprüfung der Vergütungspraktiken von Auftragnehmern des Bundes in Bezug auf Geschlecht, Rasse und ethnische Zugehörigkeit veröffentlichte.
In diesen Leitlinien zur Selbstbewertung skizziert die OFCCP eine Analysemethode, mit der Auftragnehmer die Einhaltung der Vorschriften sicherstellen können und die sich auf fünf „Standards“ konzentriert:
1. Die Selbstbewertung muss auf „Gruppen von Arbeitnehmern in ähnlicher Situation (SSEGs)“ basieren.
2. Der Arbeitgeber muss angemessene Anstrengungen unternehmen, um SSEGs zu bilden, die groß genug für eine aussagekräftige statistische Analyse sind.
3. Der Arbeitgeber muss jährlich eine statistische Analyse des Vergütungssystems durchführen.
4. Der Arbeitgeber muss alle statistisch signifikanten Unterschiede in der Vergütung (definiert als zwei oder mehr Standardabweichungen) untersuchen und geeignete Abhilfemaßnahmen ergreifen.
5. Der Arbeitgeber muss die erforderlichen Daten zeitnah erstellen und aufbewahren und sie der OFCCP während einer Konformitätsprüfung zur Verfügung stellen.
Die für Auftragnehmer beschriebene Analysemethode entspricht im Wesentlichen der Analysemethode, die die OFCCP selbst zur Feststellung von Vergütungsdiskriminierung anwendet. Die OFCCP stellt eine Vergütungsdiskriminierung fest, wenn eine multiple Regressionsanalyse statistisch signifikante Unterschiede in der Vergütung von Mitarbeitern in ähnlichen Positionen aufzeigt und diese statistischen Beweise durch anekdotische Belege für Vergütungsdiskriminierung gestützt werden.
Da die OFCCP selbst diese Analysemethode anwenden wird, ist es für Auftragnehmer der Bundesregierung sinnvoll, ihr Programm zur Selbstbewertung der Vergütung auf denselben fünf Standards aufzubauen. Um ein solches Programm zu entwickeln, ist ein tieferes Verständnis der Standards erforderlich.
Zunächst ist zu beachten, dass ein Selbstbewertungsprogramm in Zusammenarbeit mit der Unternehmensrechtsabteilung und externen Rechtsberatern konzipiert und umgesetzt werden sollte. Dabei sind verschiedene Aspekte der Vertraulichkeit, des Anwaltsgeheimnisses und anderer Privilegien zu berücksichtigen. Rechtsberater sollten in den gesamten Selbstbewertungsprozess einbezogen werden, um die Interessen des Arbeitgebers und der Arbeitnehmer zu wahren.
Standard Nr. 1: Gruppen von Mitarbeitern in ähnlicher Situation
Es gibt keine festen Regeln für die Bildung von Gruppen von Mitarbeitern in ähnlichen Positionen (SSEGs). Die OFCCP hat folgende Definition vorgeschlagen: „Gruppen von Mitarbeitern, die ähnliche Tätigkeiten ausüben und Positionen mit ähnlichem Verantwortungsniveau und ähnlichen Fähigkeiten und Qualifikationen innehaben.
Die OFCCP weist darauf hin, dass bei der Bildung von SSEGs auch andere „relevante Faktoren” berücksichtigt werden sollten:
…ansonsten können Mitarbeiter in ähnlichen Positionen aus verschiedenen Gründen unterschiedlich bezahlt werden: Sie arbeiten in verschiedenen Abteilungen oder anderen Funktionsbereichen des Unternehmens mit unterschiedlichen Budgets oder unterschiedlicher Bedeutung für das Geschäft; sie fallen unter unterschiedliche Vergütungspläne, wie z. B. teamorientierte Vergütungspläne oder leistungsorientierte Vergütungspläne; sie werden auf unterschiedlicher Basis bezahlt, z. B. auf Stundenbasis, als Gehalt oder durch Verkaufsprovisionen; einige fallen unter Tarifverträge, andere nicht; sie haben unterschiedliche Beschäftigungsstatus, z. B. Vollzeit oder Teilzeit.
Zusätzlich zu den oben genannten Faktoren können auch andere „relevante Faktoren“ wie die geografische Lage (oder andere Standortkriterien) sowie die Geschäftseinheit oder Abteilung eine Rolle spielen. Wenn Mitarbeitern, die an bestimmten Standorten arbeiten, Standortzulagen oder Lebenshaltungskostenzuschläge gewährt werden, sollten diese Informationen in die SSEG-Konstruktion einfließen. Ebenso können sich die Gehaltsbudgets je nach Geschäftseinheit oder Abteilung unterscheiden. Dies kann wiederum zu unterschiedlichen Vergütungen zwischen Mitarbeitern führen, die scheinbar die gleichen Aufgaben mit ähnlichen Titeln und funktionalen Verantwortlichkeiten ausüben.
Damit die Selbstbewertung aussagekräftige Ergebnisse liefert, ist es wichtig, dass die Vergütung jedes Mitarbeiters anhand der entsprechenden Vergleichsgruppe bewertet wird. Es wäre beispielsweise unangemessen, die Vergütung des CEO des Unternehmens mit der Vergütung der Verwaltungsmitarbeiter des CEO zu vergleichen. Wir würden große Unterschiede in der Vergütung zwischen diesen beiden Gruppen erwarten, da sie unterschiedliche Verantwortungsbereiche haben, unterschiedliche Aufgaben innerhalb des Unternehmens erfüllen usw.
Es ist zu beachten, dass die OFCCP im Falle einer Untersuchung die Art und Weise prüfen wird, in der die SSEGs aufgebaut sind. Insbesondere wird die OFCCP die Stellenbeschreibungen, die tatsächlich von den Mitarbeitern ausgeführten Tätigkeiten, die mit jeder Stelle verbundenen Verantwortungsbereiche sowie die Fähigkeiten, Fertigkeiten und Qualifikationen der Mitarbeiter überprüfen. Es können auch Gespräche mit Mitarbeitern und Führungskräften stattfinden. Die OFCCP behält sich das Recht vor, endgültig zu entscheiden, ob Mitarbeiter in derselben SSEG – wie vom Arbeitgeber festgelegt – tatsächlich „in einer ähnlichen Situation“ sind.
Standard Nr. 2: Die Gruppen von Mitarbeitern in ähnlicher Situation (SSEGs) sollten groß genug sein, um eine aussagekräftige statistische Analyse zu ermöglichen.
Bei der Bildung von SSEGs sollten Arbeitgeber auch die Anzahl der zusammengefassten Mitarbeiter berücksichtigen. Es wäre zwar unangemessen, den CEO und seine Verwaltungsmitarbeiter in derselben SSEG zusammenzufassen, aber ebenso unangemessen wäre es, jeden Mitarbeiter des Unternehmens in einer eigenen SSEG zusammenzufassen. Die SSEGs sollten „groß genug” sein, damit eine aussagekräftige statistische Analyse durchgeführt werden kann.
Die Definition von „groß genug“ ist etwas subjektiv. Es müssen mindestens mehr Personen untersucht werden als es erklärende Faktoren gibt. Wenn es mehr erklärende Faktoren als untersuchte Personen gibt, kann die „Auswirkung“ jedes erklärenden Faktors nicht mithilfe einer multiplen Regressionsanalyse berechnet werden.
Unter der Annahme, dass die Größe der SSEG diesen Mindestschwellenwert für die Regressionsanalyse erfüllt, wird die Frage, ob die SSEG „groß genug” ist, zu einer Ermessensfrage. Obwohl es keine verbindlichen Regeln gibt, bietet die OFCCP zu diesem Thema folgende Leitlinien an:
„… SSEGs müssen mindestens 30 Mitarbeiter und mindestens 5 Mitarbeiter für jede Vergleichsgruppe (d. h. Frauen/Männer, Minderheiten/Nicht-Minderheiten…) umfassen.“
Die OFCCP erkennt an, dass nicht jeder Mitarbeiter angemessen in eine SSEG eingeordnet werden kann. Die Richtlinien sehen vor, dass diese Personen aus der statistischen Analyse ausgeschlossen und ihre Vergütung mit nicht-statistischen Methoden (wie Mittelwert- oder Mediananalyse) analysiert werden sollte.
Die OFCCP weist jedoch darauf hin, dass statistische Analysen, die weniger als 70 % der Belegschaft des Unternehmens umfassen, einer „sorgfältigen Prüfung” unterzogen werden.
Die Erstellung von SSEGs ist einer der wichtigsten Bestandteile der Selbstbewertung der Vergütung. Fehler bei der Gruppierung können die Ergebnisse der Selbstbewertung ungültig machen. Darüber hinaus dienen die erstellten SSEGs als Dokument der Sichtweise des Unternehmens auf seine Mitarbeiter und die von ihnen ausgeübten Funktionen. Rechtsberater sollten von Anfang an in den Selbstbewertungsprozess einbezogen werden, um in Fragen der Vertraulichkeit, der Arbeitsergebnisse, der Auffindbarkeit usw. zu beraten und sicherzustellen, dass die Interessen sowohl des Arbeitgebers als auch des Arbeitnehmers gewahrt bleiben.
Standard Nr. 3: Jährliche statistische Analyse des Vergütungssystems der Organisation
Die offiziellen Richtlinien besagen, dass das verwendete statistische Modell legitime Faktoren berücksichtigen sollte, die Vergütungsunterschiede innerhalb von SSEGs erklären. Zu diesen erklärenden Faktoren zählen in der Regel Maßnahmen wie Dienstalter, Beschäftigungsdauer, einschlägige Erfahrung in früheren Beschäftigungsverhältnissen, Ausbildung und Zertifizierungen sowie Standort. Zusammenfassend werden diese Faktoren von Arbeitsökonomen und Statistikern als „Randfaktoren” bezeichnet.
Einige Randfaktoren lassen sich leicht messen – beispielsweise die Dauer der Betriebszugehörigkeit –, während andere schwieriger zu quantifizieren sind. Wenn ein Faktor, von dem angenommen wird, dass er sich auf die Vergütung auswirkt, schwer zu quantifizieren ist, kann eine Ersatzvariable verwendet werden. Eine gute Ersatzvariable ist leicht messbar und weist eine hohe Korrelation mit dem Randfaktor auf, für den sie eingesetzt wird. Bei der Auswahl und Verwendung von Ersatzvariablen ist Vorsicht geboten, da sie möglicherweise nicht wirklich das widerspiegeln, was man eigentlich messen möchte.
Beispielsweise wird das Alter bei der Einstellung manchmal als Ersatz für relevante Vorerfahrungen herangezogen, wenn keine Informationen über frühere Beschäftigungsverhältnisse vorliegen. Das Alter bei der Einstellung lässt sich leicht messen, da das Einstellungsdatum und das Geburtsdatum in der Regel in Personal-Datenbanken gespeichert sind. Es ist zu erwarten, dass das Alter bei der Einstellung in gewisser Weise mit den Vorerfahrungen korreliert, da „ältere” Arbeitnehmer in der Regel über mehr Vorerfahrungen verfügen als „jüngere” Arbeitnehmer. Das Alter bei der Einstellung spiegelt jedoch möglicherweise nicht die relevanten Vorerfahrungen wider. Außerdem berücksichtigt das Alter bei der Einstellung keine Zeiten der Abwesenheit vom Arbeitsmarkt aufgrund von Krankheit, Ausbildung, persönlichen Gründen usw. Die Verwendung des Alters bei der Einstellung kann zu einer geschlechtsspezifischen Verzerrung des Modells führen, da Frauen aufgrund von Schwangerschaft und Kindererziehung in der Regel länger vom Arbeitsmarkt fernbleiben als Männer. Daher kann die Verwendung des Alters bei der Einstellung die tatsächliche relevante Berufserfahrung einiger Personen überbewerten.
Das für die Analyse üblicherweise gewählte statistische Instrument ist die multiple Regressionsanalyse. Die multiple Regressionsanalyse ist eine der bevorzugten statistischen Methoden, da die damit verbundenen Berechnungen relativ einfach sind, die Interpretation der geschätzten „Auswirkungen” von Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit unkompliziert ist und die gesamte Vergütungsstruktur mit einer einzigen Gleichung ausgedrückt werden kann.
Das Schöne an der multiplen Regressionsanalyse ist, dass diese Technik die Auswirkungen jedes einzelnen Faktors unter Ausschluss aller anderen Faktoren im Modell schätzt. Mit anderen Worten: Man kann damit schätzen, wie viel mehr Entgelt eine Person voraussichtlich erhalten würde, wenn sie ein weiteres Jahr Dienstzeit hätte, wobei alle anderen Faktoren (wie Dauer der Beschäftigung, Ausbildung usw.) konstant bleiben. Auf diese Weise lassen sich die Auswirkungen voneinander trennen und einzeln untersuchen.
Bei der Überprüfung und Bewertung der Ergebnisse einer multiplen Regressionsanalyse ist es wichtig, zwei Aspekte zu berücksichtigen: (1) die praktische Signifikanz und (2) die statistische Signifikanz. Die praktische Signifikanz bezieht sich auf die Größe des geschätzten Effekts auf (in diesem Fall) die Vergütung. Ein geschätzter Effekt gilt als praktisch signifikant, wenn er „groß genug ist, um von Bedeutung zu sein“. Die statistische Signifikanz bezieht sich darauf, ob der beobachtete Effekt das wahrscheinliche Ergebnis eines geschlechts- oder rassenneutralen Prozesses ist. Im Gegensatz zur praktischen Signifikanz gibt es eine allgemein anerkannte „Regel” zur Bestimmung der statistischen Signifikanz eines Effekts. Ein beobachtetes Ergebnis gilt als statistisch signifikant, wenn die Wahrscheinlichkeit (oder Wahrscheinlichkeit) dieses Ergebnisses „ausreichend gering” ist, sodass es im Rahmen eines geschlechts- oder rassenneutralen Prozesses unwahrscheinlich ist. Die allgemein akzeptierte Definition von „ausreichend gering” liegt bei 5 %, was etwa 2 Einheiten der Standardabweichung entspricht.
Die Richtlinien sehen vor, dass Auftragnehmer mit 500 oder mehr Mitarbeitern eine multiple Regressionsanalyse verwenden müssen. Angesichts der Vorteile der multiplen Regressionsanalyse sollten jedoch auch Arbeitgeber mit weniger als 500 Mitarbeitern den Einsatz dieser Technik bei ihrer Selbstbewertung der Vergütung in Betracht ziehen.
Standard Nr. 4: Untersuchung statistisch signifikanter Ungleichheiten und Abhilfemaßnahmen für solche Ungleichheiten
Gemäß den Leitlinien müssen alle statistisch signifikanten Ungleichheiten (d. h. Ungleichheiten von zwei oder mehr Standardabweichungen) untersucht und geeignete Abhilfemaßnahmen ergriffen werden. Diese Leitlinie umfasst sowohl eine konkrete Komponente (zwei oder mehr Standardabweichungen) als auch eher subjektive Komponenten (Untersuchung und Abhilfemaßnahmen).
Eine beobachtete Vergütungsdiskrepanz gilt als „statistisch signifikant“, wenn es unwahrscheinlich ist, dass diese Differenz in einem geschlechts- oder rassenneutralen Verfahren entstanden ist. Als Faustregel für die Definition von „unwahrscheinlich“ gelten zwei oder mehr Standardabweichungen. Eine Diskrepanz von zwei Standardabweichungen bedeutet, dass bei wiederholten Stichproben in etwa 5 % der Fälle eine Diskrepanz in der beobachteten Größe auftritt.
Es ist zu beachten, dass aus statistischer Sicht jede Diskrepanz, die statistisch nicht signifikant ist, sich nicht von einer Diskrepanz von Null unterscheidet. Das heißt, wir können nicht sagen, dass die Diskrepanz nicht zufällig auftritt, und es kann keine Schlussfolgerung auf Diskriminierung gezogen werden.
Unter der Annahme, dass statistisch signifikante Ungleichheiten festgestellt werden, bieten die Leitlinien dem Arbeitgeber Flexibilität bei der Gestaltung seiner Untersuchungsmethoden und geeigneten Abhilfemaßnahmen. Unabhängig davon, wie der Arbeitgeber die statistisch signifikanten Unterschiede untersucht und behebt, ist es unerlässlich, dass die Untersuchung vor der Behebung erfolgt. Es kann vorkommen, dass die Untersuchung einen „Randfaktor” oder einen anderen legitimen Faktor aufdeckt, der im ursprünglichen statistischen Modell nicht berücksichtigt wurde, aber dennoch die Unterschiede in der Vergütung erklärt. Diese Faktoren – sofern sie existieren – sollten identifiziert und berücksichtigt werden, bevor Änderungen in der Vergütung vorgenommen werden.
Die Art der Untersuchung unterscheidet sich je nach Arbeitgeber und hängt in gewissem Maße von der Art der Mitarbeiterdaten ab, die dem Arbeitgeber zur Verfügung stehen. Ein üblicher Ausgangspunkt für die Untersuchung sind Gespräche und Diskussionen mit Führungskräften. In einigen Fällen bringen diese Gespräche zusätzliche legitime Faktoren ans Licht, die ursprünglich nicht in die Analyse einbezogen wurden. Wenn der Arbeitgeber über Informationen zu diesen Faktoren verfügt, kann das Modell unter Einbeziehung dieser Faktoren neu geschätzt werden, und die Ergebnisse der beiden Modelle können verglichen werden. Verfügt der Arbeitgeber nicht über Informationen zu diesen Faktoren, können diese Gespräche als Anstoß dienen, mit der Erhebung dieser notwendigen Daten zu beginnen.
Obwohl es allgemein als „bewährte Praxis“ gilt, einen Rechtsbeistand in den Folgeprozess einzubeziehen, sollten Abhilfemaßnahmen nur unter der Aufsicht eines Rechtsbeistands durchgeführt werden. Die Auswirkungen von Abhilfemaßnahmen sind erheblich, und ein Rechtsbeistand ist am besten in der Lage, diese Auswirkungen zu verstehen und die Organisation hinsichtlich geeigneter Abhilfemaßnahmen und deren Umsetzung zu beraten.
Standard Nr. 5: Zeitnahe Erstellung und Aufbewahrung der erforderlichen Daten
Die Richtlinien verlangen, dass alle in der Selbstbewertung verwendeten Daten für einen Zeitraum von zwei Jahren ab dem Datum der Analyse aufbewahrt werden müssen. Beispiele für Daten, die aufbewahrt werden müssen, sind:
• Dokumentation und Begründung der SSEG-Konstruktions
• Dokumentation zur Struktur und Form der statistischen Analyse
• In der statistischen Analyse verwendete Daten
• Ergebnisse der statistischen Analyse
• Von der statistischen Analyse ausgeschlossene Mitarbeiter und Gründe für den Ausschluss
• In der nicht-statistischen Analyse verwendete Daten und Dokumente
• Ergebnisse der nicht-statistischen Analyse
• Dokumentation der Nachverfolgung statistisch signifikanter Diskrepanzen
• Dokumentation der aus der Nachverfolgung gezogenen Schlussfolgerungen
• Dokumentation aller Lohnanpassungen, die zur Beseitigung von Vergütungsunterschieden vorgenommen wurden
Es sei erneut darauf hingewiesen, dass die Hinzuziehung eines Rechtsbeistands unerlässlich ist. Ein Rechtsbeistand kann Ihnen bei der Aufbewahrung von Dokumenten und Daten behilflich sein und Ihnen wertvolle Hinweise zu Fragen bezüglich Arbeitsergebnissen, Vertraulichkeit und Offenlegungspflichten geben.
Schlussfolgerung
Die fünf vom OFCCP festgelegten Standards bilden eine solide Grundlage für die Entwicklung eines Systems zur Selbstbewertung der Vergütung. Bei der Konzeption eines solchen Systems sollte von Anfang an ein Rechtsberater hinzugezogen werden, um die Interessen des Arbeitgebers und der Arbeitnehmer zu wahren. Ein gut konzipiertes und gut umgesetztes System zur Selbstbewertung der Vergütung ermöglicht es Auftragnehmern des Bundes nicht nur, die Anforderungen der Bundesvorschriften zur positiven Diskriminierung zu erfüllen, sondern verschafft dem Arbeitgeber auch ein tieferes Verständnis dafür, wie und warum Mitarbeiter bezahlt werden. Die aus einer Selbstprüfung der Vergütung gewonnenen Informationen können wertvolle Einblicke in die Organisation liefern und Aufschluss über die formellen und faktischen Richtlinien und Verfahren geben, die bei der Entscheidungsfindung im Bereich der Vergütung zum Tragen kommen.
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.
