Anmerkung des Autors: Lohngleichheit und Lohngleichheitsanalysen sind ein komplexes und nuanciertes Thema, bei dem der Kontext eine wichtige Rolle spielt. Arbeitgeber sollten vor der Durchführung proaktiver Lohngleichheitsstudien stets einen Rechtsbeistand konsultieren und diese Analysen unter Wahrung des Anwaltsgeheimnisses durchführen.
Im Rahmen ihrer Verpflichtung gemäß der Executive Order 11246, „Vergütungssysteme zu bewerten, um festzustellen, ob geschlechts-, rassen- oder ethnisch bedingte Ungleichheiten bestehen“, 1 verwenden viele Auftragnehmer multiple Regressionstechniken, um die Lohngleichheit innerhalb ihrer Belegschaft zu bewerten. Solche eingehenden statistischen Studien können Muster von Lohnunterschieden zwischen geschützten Untergruppen aufzeigen 2 aufzeigen, die eine weitere Untersuchung erfordern. Die Folgeuntersuchungen können Bereiche aufzeigen, in denen Gehaltsanpassungen für bestimmte Mitarbeiter gerechtfertigt sind 3, wodurch es möglich wird, Ungleichheiten in begründeten Fällen auszugleichen. In solchen Fällen kann ein Arbeitgeber auch eine Ursachenanalyse in Betracht ziehen, um zu verstehen, ob die Ungleichheiten auf eine oder mehrere spezifische Vergütungspolitiken oder -praktiken zurückzuführen sind, die isoliert betrachtet werden können.
Modellierung legitimer Erklärungen für Lohnunterschiede
Die Anwendung multipler Regressionstechniken bei der Bewertung von Fragen der Lohngleichheit bietet viele Vorteile. Angesichts der Verfügbarkeit von Vergütungsdaten für eine Gruppe von Mitarbeitern in ähnlicher Position (d. h. Gehaltsdaten und Informationen über die Stellung der Mitarbeiter in Bezug auf legitime, nichtdiskriminierende Vergütungsfaktoren 4 ) können Arbeitgeber die Gründe modellieren, warum Arbeitnehmer so bezahlt werden, wie sie bezahlt werden. Tatsächlich dienen die statistischen Ergebnisse als erster Schritt einer Ursachenanalyse, da sie Informationen darüber liefern, (1) wie gut jeder Faktor die Lohnunterschiede zwischen den Arbeitnehmern erklärt 5 und wie gut die Kombination der Faktoren die Lohnunterschiede zwischen den Mitarbeitern erklärt.6 Wenn die Ergebnisse einer multiplen Regressionsanalyse darauf hindeuten, dass die im Modell berücksichtigten Vergütungsfaktoren einen viel geringeren Erklärungswert haben als erwartet, kann dies ein erster Hinweis darauf sein, dass die vermuteten Vergütungspolitiken oder -praktiken nicht konsequent umgesetzt werden und/oder dass Faktoren, die nicht im Regressionsmodell berücksichtigt sind, die Vergütung beeinflussen.
Modellierung von Lohnunterschieden im Zusammenhang mit dem Status als geschützte Gruppe
Durch Hinzufügen von Indikatorvariablen für Geschlecht oder Rasse/Ethnizität zum Regressionsmodell können die Lohnunterschiede zwischen Untergruppen geschützter Klassen bewertet werden, nachdem die legitimen, nicht diskriminierenden Faktoren im Regressionsmodell kontrolliert wurden. Bei der Bewertung der statistischen Disparität zwischen zwei geschützten Untergruppen sollten drei Aspekte der Regressionsergebnisse berücksichtigt werden:
- (1) Ist der durchschnittliche Lohnunterschied zwischen den Gruppen statistisch signifikant? 7
- (2) Wie groß ist der durchschnittliche Lohnunterschied zwischen den Gruppen?
- (3) Gibt es andere legitime, nicht diskriminierende Faktoren, die aus dem Regressionsmodell ausgeschlossen wurden und die für die beobachtete Ungleichheit verantwortlich sein könnten?
Wenn ein statistisch signifikanter und praktisch bedeutender 8 Unterschied im Entgelt zwischen Untergruppen geschützter Klassen nicht durch die legitimen, nichtdiskriminierenden Faktoren erklärt werden kann, die in den endgültigen Regressionsmodellen enthalten sind, können Arbeitgeber verschiedene Anpassungsstrategien in Betracht ziehen.9 Eine reaktive Anpassungsstrategie könnte jedoch durch eine Ursachenanalyse der Richtlinien oder Verfahren verbessert werden, die möglicherweise zu den Ungleichheiten geführt haben, aber in der ersten Regressionsanalyse nicht berücksichtigt wurden. 10
…wenn die Ursache für Lohnunterschiede nicht ermittelt wird, kann dies dazu führen, dass ein Arbeitgeber in einen wiederkehrenden Zyklus jährlicher Lohnanpassungen gerät. 
Da eine solche Folgeanalyse viel Zeit und Ressourcen erfordern kann, neigen Arbeitgeber möglicherweise dazu, ihre jährliche Lohngleichheitsanalyse mit der Fertigstellung der erforderlichen Anpassungen abzuschließen. Wenn jedoch die Ursachen für Lohnunterschiede nicht identifiziert werden, kann dies dazu führen, dass ein Arbeitgeber in einen wiederkehrenden Zyklus jährlicher Lohnanpassungen gerät. Beispielsweise sind Richtlinien und Praktiken im Zusammenhang mit der Festlegung des Einstiegsgehalts und der Festlegung von Leistungszulagen potenziell fruchtbare Bereiche für Untersuchungen. 11
Einstiegsgehalt
Subtile Lohnunterschiede zwischen Untergruppen geschützter Klassen können sich aus Praktiken ergeben, die legitimen geschäftlichen Interessen der Talentakquise dienen. Um beispielsweise Spitzenkräfte anzuwerben, können Arbeitgeber Mitarbeiter von bestimmten Wettbewerbern oder Universitäten rekrutieren. Um Kandidaten aus diesen „hochpotentiellen” Quellen zu gewinnen, bieten Arbeitgeber möglicherweise Einstiegsgehälter an, die im Allgemeinen höher sind als die Einstiegsgehälter, die Kandidaten angeboten werden, die intern befördert oder aus weniger wettbewerbsfähigen Quellen rekrutiert wurden. Diese Praxis basiert natürlich auf der Annahme, dass Kandidaten aus begehrten Rekrutierungsquellen über wettbewerbsfähigere Kenntnisse, Fähigkeiten, Fertigkeiten und Potenziale verfügen als andere Neueinstellungen, was sich in der angebotenen Vergütung widerspiegelt. Wenn im Laufe der Zeit ein höherer Anteil einer bestimmten geschützten Untergruppe aus den „hochpotentiellen” Rekrutierungsquellen eingestellt wird als der Anteil an den Gesamtanstellungen, kann dies dazu führen, dass die durchschnittlichen Einstiegsgehälter für eine bestimmte Untergruppe höher sind als für andere. In einem solchen Fall könnten sich die Unterschiede im Laufe der Zeit als unerklärliche Diskrepanzen in jährlichen Vergütungsstudien manifestieren. Folgeanalysen könnten jedoch eine solche Erklärung stützen.
Leistungssteigerungen
Jährliche Leistungserhöhungen können ebenfalls zu unerklärlichen Ungleichheiten führen, wenn sie nicht richtig strukturiert und überwacht werden. Ähnlich wie beim Einstiegsgehalt können Gehaltsunterschiede entstehen, wenn eine bestimmte Untergruppe einer geschützten Klasse im Durchschnitt höhere Leistungserhöhungen erhält als andere. Lohnunterschiede zwischen Untergruppen geschützter Klassen bei Leistungserhöhungen sind jedoch an sich nicht problematisch. Wenn die Verfahren zur Entscheidung über Leistungserhöhungen arbeitsbezogen sind, können bestehende Unterschiede gerechtfertigt sein. Richtlinien für Leistungserhöhungen, die Rahmenbedingungen für Erhöhungen in Bezug auf Faktoren wie Leistung oder Bandbreite vorgeben, verringern die Wahrscheinlichkeit, dass unerklärliche Lohnunterschiede entstehen.
Schlussfolgerung
Viele Arbeitgeber verwenden Regressionstechniken, um Fragen der Lohngleichheit zu bewerten und Anpassungen vorzunehmen, um unerklärliche Lohnunterschiede zwischen geschützten Personengruppen auszugleichen. Ohne die Ursachen für Lohnunterschiede weiter zu untersuchen, könnten Arbeitgeber jedoch auf Jahr für Jahr auftretende Unterschiede stoßen, die sich nicht ohne Weiteres erklären lassen. Wenn die Ursachen für Lohnunterschiede durch eine Ursachenanalyse aufgezeigt werden, kann es für Arbeitgeber potenziell wertvoll sein, zu prüfen, ob die Gründe als berufsbedingt gerechtfertigt werden können (sofern dies möglich ist). Der Einsatz von Forschungsmethoden, wie z. B. verschiedenen Validierungsstrategien, kann Arbeitgebern, sofern dies möglich ist, klarere und besser vertretbare Begründungen für solche Faktoren liefern. Obwohl solche HR-Überprüfungen und Validierungsuntersuchungen Zeit und Ressourcen erfordern, können ihre kurzfristigen Kosten zu langfristigen Vorteilen führen. Darüber hinaus kann die Formalisierung und Standardisierung von Aspekten des Entscheidungsprozesses zur Vergütung auch dazu beitragen, etwaige Unterschiede in der Vergütung zu rechtfertigen und überhöhte Kosten im Zusammenhang mit der Vergütung einzudämmen.
Referenzen
Aamodt, M., Cohen, D., Harpe, L. und Simpson, M. (2017). Die Wissenschaft, Kunst und Laune der Gehaltsanpassung nach einer proaktiven Studie zur Lohngleichheit. Washington, DC: DCI Consulting Group, Inc.
Murphy, K. R., & Jacobs, R. R. (2012). Verwendung von Effektgrößen zur Reform der Feststellung nachteiliger Auswirkungen in Rechtsstreitigkeiten zur Gleichbehandlung am Arbeitsplatz. Psychologie, öffentliche Ordnung und Recht, 18(3), 477-499.
Ricci gegen Destefano (2009) 129 S. Ct. 2658.
1. 41 CFR 60–2.17(b)(3).
2. Zum Beispiel zwischen Männern und Frauen oder zwischen verschiedenen Rassen-/Ethniengruppen.
3. Arbeitgeber sollten bei Anpassungen der Gehälter ihrer Mitarbeiter ohne stichhaltige Begründung Vorsicht walten lassen (Ricci v. Destefano, 2009).
4. Zum Beispiel Informationen darüber, wie lange jede Person bereits in der Organisation tätig ist.
5. Angegeben durch eine Kombination aus Größe und statistischer Signifikanz der Korrelationen und Regressionsgewichte.
6. Angegeben durch das Modell R-Quadrat.
7. Ein statistisch signifikanter Befund bedeutet nicht zwangsläufig, dass es ein Problem mit dem Vergütungssystem gibt. Statistische Signifikanz kann aufgrund von Umständen entstehen, die nichts mit den Vergütungsrichtlinien eines Arbeitgebers zu tun haben.
8. Murphy & Jacobs (2012) diskutieren die praktische Bedeutung.
9. Aamodt, Cohen, Harpe und Simpson (2017) beschreiben Strategien zur Lohnanpassung.
10. In jedem beliebigen Regressionsmodell zur Vergütungsgerechtigkeit gibt es wahrscheinlich Faktoren, die die Vergütung beeinflussen, aber nicht berücksichtigt werden – entweder weil die Daten nicht verfügbar oder unzuverlässig sind oder weil der Faktor möglicherweise verfälscht ist.
11. Es ist wichtig zu beachten, dass Unterschiede im Grundgehalt auf eine Vielzahl von Faktoren zurückzuführen sein können. Die im obigen Beispiel aufgeführten Richtlinien sind nicht erschöpfend, und zufällige Schwankungen sind immer eine mögliche Erklärung.
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.
