Schlussbericht - Bern - labmed

Die Analyse zeigt ebenfalls, dass die Berufsgruppen mit grossem Fachkräftemangel nur teilweise
die höchsten Löhne erzielen. Die Absolvent/innen der MINT-Fachrichtungen (Mathematik,
Ingenieurwesen, Naturwissenschaften und Technik) gehören nach denjenigen der
Wirtschaftsberufe zu den Spitzenverdiener/innen, gefolgt von den Lehrkräften und den Sozialarbeiter/innen.
Im Gesundheitswesen hingegen scheint der Fachkräftemangel bisher keinen
Einfluss auf die Lohnhöhe zu haben. Das bedeutet, dass der von der neoklassischen Wirtschaftstheorie
dargelegte Mechanismus, gemäss dessen Angebot und Nachfrage den Preis bestimmen,
in diesem Fall nicht greift und das verknappte Angebot von Arbeit das Lohnniveau
nicht zu erhöhen vermochte (siehe dazu Ehrenberg und Smith 2009).
Die Lohnunterschiede zwischen den Geschlechtern innerhalb eines Studiengangs sind bei den
Studiengängen „Architektur, Bau und Planungswesen“, „Wirtschaft und Dienstleistungen“
und „Lehrkräfteausbildung“ signifikant (vgl. Tabelle 29). Am grössten ist der Unterschied bei
den Lehrpersonen. Nicht signifikant verschieden sind die Löhne von Frauen und Männern im
Gesundheitswesen. Allerdings muss hier beachtet werden, dass die Fallzahlen für die meisten
Studiengänge tief und deswegen Resultate häufiger statistisch nicht signifikant sind. Aus
demselben Grund können nicht alle Studiengänge nach Geschlecht getrennt betrachtet werden.
Über alle Studiengänge zusammen verdienen Männer mit einem durchschnittlichen Lohn
von 6'859.– Fr. signifikant mehr als Frauen, die im Mittel 6'326.– Fr. erhalten (Tabelle 26).
Weil für den vorliegenden Datensatz ausschliesslich Daten von Fachhochschulabsolvent/innen
erhoben wurden und die Humankapitalunterschiede folglich gering sind, ist ein
möglicher Grund für den Lohnunterschied die vertikale Segregation. Männer finden sich in
Firmen oft in hierarchisch höheren Positionen als Frauen, klettern die „Job-Leiter“ schneller
empor und haben weniger Erwerbsunterbrüche (Finzi 2007; Strub, Gerfin und Bütikofer
2008). Bei Berufseinsteiger/innen ist es möglicherweise so, dass Männer direkt in hierarchisch
höhere Positionen einsteigen.
6.2.2. Multivariate Analysen
Die folgenden Regressionen sollen nun detaillierter darüber Auskunft geben, welche Faktoren
die Höhe des Einkommens bestimmen. Diese Analysen sollen zum besseren Verständnis der
im vorangehenden Kapitel global verglichenen Löhne beitragen.
Die Regressionsanalysen werden in drei Modelle unterteilt, wovon die Modelle 1 und 2 Teilmodelle
sind, welche im Modell 3 zusammengefügt werden. Im ersten Modell wird der Einfluss
der persönlichen Merkmale auf die Höhe des Einkommens getestet, im zweiten Modell
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