Honeypot

Frauen in der IT-Branche 2018

Die Gleichberechtigung der Geschlechter hat die öffentliche Debatte der letzten Monate bestimmt und Veranstaltungen wie der Women’s March haben ungleiche Rechte zwischen Frauen und Männern auf der ganzen Welt deutlich gemacht. Wir von Honeypot sehen es als unsere Aufgabe an, Frauen in der IT-Branche zu unterstützen. In Anbetracht des weltweiten Lohngefälles zwischen Männern und Frauen haben wir uns dazu entschlossen, einen genaueren Blick auf die Gleichberechtigung der Geschlechter in der IT-Branche zu werfen und möchten mit dieser Studie die Hürden und Chancen für Frauen in IT-Berufen hervorheben.

Die Studie umfasst 41 Länder der OECD sowie der EU und enthält vergleichbare Daten über die IT-Branche und das Lohngefälle. Die Daten umfassen folgende Bereiche:

  • Geschlechtergleichheit in der Gesamtwirtschaft: Faktoren wie der prozentuale Anteil der erwerbstätigen Frauen und das allgemeine geschlechtsspezifische Lohngefälle.
  • Frauen in der IT-Branche: Prozentualer Frauenanteil im IT-Sektor.
  • Chancen für Frauen in IT-Berufen: Dies beschreibt den Unterschied zwischen dem prozentualen Anteil der erwerbstätigen Frauen und dem Frauenanteil in der IT-Branche. Zusätzlich wurde berücksichtigt, wie viel Prozent der Absolventen von MINT-Fächern weiblich sind.
  • Lohngefälle in der IT-Branche: Der Unterschied zwischen dem Lohngefälles zwischen Männern und Frauen in der IT-Branche und dem allgemeinen Lohngefälle.
  • Karrierechancen für Frauen: Der Frauenanteil in Führungspositionen und auf Ministerposten.

Schlussendlich haben wir den Geschlechterungleichheits-Index unter die Lupe genommen, um potentielle Faktoren zu identifizieren, die Hürden für Frauen darstellen und um die vielversprechendsten Chancen für Frauen hervorzuheben. Der Index untersucht die reproduktive Gesundheit von Frauen sowie ihre wirtschaftliche Emanzipation sowie Teilnahme am Arbeitsmarkt und ermöglicht Schlussfolgerungen über die Gleichberechtigung allgemein. Um zu ermitteln, ob die Gleichstellung von Männern und Frauen in den vergangenen Jahren besser oder schlechter geworden ist, haben wir die derzeit verfügbaren Lohnlücken-Daten mit den Daten, die es vor fünf Jahren gab, miteinander verglichen.

    „Das geschlechtsspezifische Lohngefälle in der IT-Branche beträgt in Deutschland 25 %. Dies stellt den schlechtesten Wert in Westeuropa dar und ist doppelt so hoch wie in Belgien und Frankreich, wo die Lohnlücke zwischen Männern und Frauen 11,8 % beträgt. Dies deutet darauf hin, dass der IT-Sektor in Deutschland in Sachen Gleichberechtigung hinter anderen westlichen Ländern zurückliegt”, sagt Emma Tracey, Co-Founder von Honeypot. „Zwar unternimmt die deutsche Regierung Schritte, die sich positiv auf die Gleichberechtigung in der Wirtschaft auswirken sollen, wie das Lohntransparenzgesetz, das im Juli 2017 in Kraft getreten ist, jedoch bleibt abzuwarten, ob dieses tatsächlich Wirkung zeigt oder lediglich zu mehr Bürokratie führt.“

Die folgende Tabelle zeigt eine Rangliste der Länder, in denen die Chancen für Frauen in der IT-Branche am höchsten sind. Verglichen werden hierbei das allgemeine Lohngefälle und das Lohngefälle in der IT-Branche. Eine positive Zahl bedeutet, dass das Lohngefälle in der IT-Branche unter dem allgemeinen Lohngefälle des entsprechenden Landes liegt und Frauen in IT-Berufen fairer bezahlt werden.

Total Workforce (Millions)
Female Workforce (Millions)
% Women
% Women Legislators, Senior Officials, and Managers
% Women in Parliament
% Women in Ministerial Positions
Overall Workforce Average Wage (in €)
Women's Average Wage (€)
Gender Pay Gap (%)
Tech Workforce (Thousands)
% Workforce in Tech
Female Tech Workforce (Thousands)
% Women in Tech
% Difference of Women in Workforce and Women in Tech
Female STEM Graduates (%)
Tech Average Wage (€)
Tech Average Wage for Women (€)
Gender Pay Gap in Tech (%)
% Difference of Overall Gender Pay Gap and Gender Pay Gap in Tech
Gender Inequality Index (Score, 0 = equality)
Gender Pay Gap 2010
Comparison of Gender Pay Gap From 2010 To 2015
 Workforce TodayTech Industry TodayInequality & Opportunity
#Country
1Portugal5,182,5348,78%32,4%34,6%28,6%19.86816.22118,36%108,802,10%17,5016,08%-32,69%30,56%31.49127.99611,10%7,26%0,09113,13%5,23%
2United States159,1974,4346,76%43,5%19,4%25,9%48.72539.52418,88%6049,113,80%1488,6424,61%-22,15%24,24%79.59570.15311,86%7,02%0,20318,81%0,07%
3Latvia0,990,5050,25%44,4%18,0%23,1%18.13515.05217,00%19,701,99%4,9024,87%-25,38%16,67%32.79229.21810,90%6,10%0,19117,28%-0,28%
4Finland2,681,2948,14%33,8%41,5%62,5%34.12328.09117,68%162,306,04%35,6021,93%-26,20%20,00%43.98538.04713,50%4,18%0,05619,59%-1,91%
5France29,5614,2248,13%31,5%25,9%50,0%34.82429.32115,80%1003,803,40%181,6018,09%-30,03%25,37%47.99642.33311,80%4,00%0,10212,36%3,44%
6Sweden5,282,5147,62%39,4%43,5%52,2%34.68129.82614,00%310,805,89%64,7020,82%-26,80%22,48%45.08240.30310,60%3,40%0,04814,86%-0,86%
7United Kingdom33,2315,5146,69%35,5%29,6%22,5%34.69628.12118,95%1608,204,84%260,6016,20%-30,48%31,03%47.90039.85316,80%2,15%0,13119,37%-0,41%
8Estonia0,690,3448,54%30,6%23,7%46,2%19.13313.98626,90%34,104,93%6,4018,77%-29,77%21,26%29.37121.88125,50%1,40%0,13127,75%-0,85%
9Spain22,8210,6146,48%31,5%40,1%30,6%30.24025.73414,90%557,602,44%85,8015,39%-31,10%25,93%39.32833.94013,70%1,20%0,08114,85%0,05%
10Cyprus0,400,1948,61%22,5%19,4%9,1%28.73524.71214,00%7,901,99%1,6020,25%-28,36%28,57%32.76028.33713,50%0,50%0,11616,80%-2,80%
11Iceland0,200,0946,87%38,3%41,2%44,4%45.34739.12713,72%7,703,92%1,7022,08%-24,79%27,54%45.34738.77214,50%-0,78%0,05116,01%-2,29%
12Turkey30,529,6331,55%13,0%15,3%3,8%18.62617.3446,88%245,200,80%24,309,91%-21,64%37,11%40.77237.3408,42%-1,54%0,3283,10%3,78%
13New Zealand2,601,2347,39%40,1%31,5%33,3%31.91229.3847,92%96,133,70%17,2417,93%-29,46%27,01%40.62536.6299,84%-1,92%0,1587,01%0,91%
14Netherlands8,974,1646,42%25,9%37,5%46,8%42.79535.90516,10%422,204,71%65,7015,56%-30,85%18,70%56.62746.20818,40%-2,30%0,04417,84%-1,74%
15Canada19,449,2047,32%35,5%25,9%30,6%39.20631.90318,63%900,304,63%224,0024,88%-22,44%24,81%54.49843.03421,04%-2,41%0,09818,98%-0,35%
16Croatia1,760,8146,04%23,1%15,3%20,0%19.31617.30810,40%52,302,98%6,9013,19%-32,84%26,47%27.83824.21913,00%-2,60%0,1415,70%4,70%
17Ireland2,190,9945,09%34,2%22,5%28,6%41.86235.92814,17%78,103,56%14,8018,95%-26,14%24,81%59.31349.05217,30%-3,13%0,12713,37%0,80%
18Austria4,492,1046,82%29,6%30,6%30,6%39.11931.54119,37%178,603,98%30,7017,19%-29,63%20,63%53.86541.63822,70%-3,33%0,07821,59%-2,22%
19Bulgaria3,311,5546,91%36,7%20,6%35,1%11.7559.94515,40%80,902,44%24,5030,28%-16,63%28,57%26.82921.67819,20%-3,80%0,22313,00%2,40%
20South Korea27,2511,5342,31%10,7%17,4%5,7%26.24316.48737,18%1008,153,70%161,4116,01%-26,30%21,26%33.40917.98141,17%-3,99%0,06739,61%-2,43%
21Mexico53,6820,5038,20%35,9%42,5%17,4%12.40210.33516,67%461,290,86%65,6114,22%-23,97%29,08%15.78812.52020,70%-4,04%0,34511,63%5,04%
22Norway2,771,3047,03%35,9%39,8%47,1%43.45138.66611,01%113,104,09%22,0019,45%-27,58%19,35%55.96747.34815,40%-4,39%0,05312,08%-1,07%
23Switzerland4,842,2646,60%35,1%32,0%42,9%48.70040.08017,70%216,304,47%31,6014,61%-31,99%21,88%61.53647.81422,30%-4,60%0,04018,93%-1,23%
24Chile8,683,5641,04%25,4%16,0%34,6%23.03218.18321,05%321,093,70%49,8615,53%-25,51%15,97%29.32021.65326,15%-5,10%0,32216,00%5,05%
25Israel3,931,8647,30%32,9%26,5%18,0%27.55921.54321,83%236,276,02%25,9911,00%-36,30%24,81%35.08425.57027,12%-5,29%0,10320,70%1,13%
26Belgium4,982,2946,11%32,4%39,4%23,1%40.16537.5556,50%193,803,89%27,3014,09%-32,02%18,03%49.86743.98211,80%-5,30%0,0738,62%-2,12%
27Germany43,0419,9546,35%29,1%36,3%33,3%37.57530.48618,87%1541,103,58%255,5016,58%-29,77%21,26%47.83535.87625,00%-6,13%0,06619,44%-0,57%
28Japan66,7328,9243,34%11,5%9,9%22,5%31.68223.52925,73%3136,354,70%404,8712,91%-30,43%15,25%40.33227.44131,96%-6,23%0,11628,68%-2,95%
29Denmark3,031,4347,30%27,0%37,5%26,5%42.59038.13110,47%119,403,94%23,9020,02%-27,28%28,57%57.47947.53517,30%-6,83%0,04112,40%-1,93%
30Australia12,675,8846,45%36,3%26,5%17,4%42.17136.68913,00%482,623,81%135,1328,00%-18,45%23,66%51.70641.36520,00%-7,00%0,12014,04%-1,04%
31Malta0,210,0839,17%27,0%13,0%7,4%27.68324.74810,60%7,103,35%0,8011,27%-27,91%20,00%37.49430.52018,60%-8,00%0,2177,20%3,40%
32Slovenia0,990,4646,62%37,5%36,7%43,8%28.32226.0288,10%32,103,23%5,6017,45%-29,18%21,88%41.82735.05116,20%-8,10%0,0530,95%7,15%
33Hungary4,592,1045,71%40,5%9,9%0,0%17.58615.51711,76%158,103,45%20,7013,09%-32,61%18,03%28.97522.60122,00%-10,24%0,25211,99%-0,23%
34Italy25,7710,9242,37%26,5%31,0%43,8%28.67227.0955,50%584,802,27%83,1014,21%-28,16%33,33%36.25429.94617,40%-11,90%0,0857,62%-2,12%
35Czech Republic5,352,3744,35%29,6%20,0%18,7%19.21515.47219,48%180,903,38%20,2011,17%-33,18%23,08%34.30123.15332,50%-13,02%0,12918,70%0,78%
36Romania9,163,9342,87%31,5%13,8%14,5%12.27511.5635,80%167,701,83%44,1026,30%-16,57%31,51%23.67019.14919,10%-13,30%0,3398,80%-3,00%
37Luxembourg0,280,1345,32%17,4%28,6%26,5%50.73547.9455,50%10,803,88%1,5013,89%-31,43%28,57%58.93247.73519,00%-13,50%0,0756,65%-1,15%
38Slovak Republic2,761,2545,24%31,5%20,0%0,0%19.04116.49413,38%73,202,65%6,809,29%-35,95%24,81%24.24117.52627,70%-14,32%0,17914,85%-1,47%
39Greece4,802,1544,70%25,9%20,0%9,9%20.35018.18810,62%51,201,07%6,5012,70%-32,01%30,07%25.55619.06525,40%-14,78%0,11913,59%-2,96%
40Lithuania1,480,7651,17%39,8%23,7%21,3%18.58915.94914,20%34,102,31%8,5024,93%-26,24%17,36%30.89221.77929,50%-15,30%0,12112,62%1,58%
41Poland17,267,7544,88%40,1%27,5%28,1%20.99619.3797,70%431,802,50%62,6014,50%-30,38%25,93%36.15226.93425,50%-17,80%0,1375,85%1,85%

Methodik

Die Studie umfasst 41 Länder der OECD und der EU, da die Methoden zur Erhebung von Daten über die IT-Branche und das geschlechtsspezifische Lohngefälle in diesen Ländern vergleichbar sind.

Kriterien

  • Erwerbstätige insgesamt (in Millionen): Jährliche Arbeitskräfteerhebung, in Millionen Personen. Quelle: Statistiken der OECD, Eurostat.
  • Erwerbstätige Frauen (in Millionen): Jährliche Arbeitskräfteerhebung, in Millionen Personen. Quelle: Statistiken der OECD, Eurostat.
  • Frauenanteil (in %): Prozentualer Anteil der erwerbstätigen Frauen.
  • Frauen in hochrangigen Beamtenstellen, gesetzgebenden und geschäftsführenden Positionen (in %): Der prozentuale Frauenanteil in Führungspositionen; ein höherer Wert bedeutet größere Gleichstellung in Bezug auf Karrierechancen. Daten stammen vom Bericht des Weltwirtschaftsforums: Frauen und Männer in hochrangigen Beamtenstellen, gesetzgebenden und geschäftsführenden Positionen (%): Berufshauptgruppe 1 der Internationalen Standardklassifikation der Berufe (ISCO-08). Quellen: ILO, ILOSTAT Datenbank, Beschäftigung nach Beruf, 2016 oder die aktuellsten Daten, die verfügbar waren.
  • Frauen im Parlament (in %): Report des Weltwirtschaftsforums: Prozentualer Frauenanteil im Parlament, bzw. im Unterhaus. Die Daten stammen von der Interparlamentarischen Union, „Women in National Parliaments”. Die Daten beziehen sich auf Informationen, die am 1. September 2016 von den Parlamenten der verschiedenen Länder bereitgestellt wurden.
  • Frauen in Ministerämtern (in %): Report des Weltwirtschaftsforums: Prozentualer Frauentanteil in Ministerämtern, wie Premierminister in oder Finanzministerin. In einigen Fällen können Überschneidungen vorkommen, falls ein Ministeramt vom Staatsoberhaupt besetzt wird. Quelle: Interparlamentarische Union, „Women in Politics 2015”, berücksichtigt wurden Benennungen bis zum 1. Januar 2015. Die Daten werden alle zwei Jahre aktualisiert.
  • Durchschnittsgehalt (in €), Durchschnittsgehalt von Frauen (in €), geschlechtsspezifisches Lohngefälle (in €): Das Durchschnittsgehalt von Männern und Frauen für alle Berufe und der prozentuale Unterschied zwischen beiden Geschlechtern wird als geschlechtsspezifisches Lohngefälle bezeichnet. Dafür wurden die aktuellsten, verfügbaren Daten genutzt (2015). Quellen: OECD, Eurostat. Der Durchschnitt beider Quellen. Eurostat: Der Unterschied zwischen den durchschnittlichen Bruttostundenlöhnen von Männern und Frauen, dargestellt als prozentuale Abweichung vom durchschnittlichen Bruttostundenlohn von Männern. OECD: Unterschied zwischen den Medianeinkommen von Männern und Frauen, dargestellt relativ zum Medianeinkommen von Männern. Daten beziehen sich auf Vollzeitbeschäftigte und selbstständige Erwerbstätige.
  • Erwerbstätige in der IT-Branche (in Tausend): Personen in Berufen der Informations- und Kommunikationstechnik in Tausend. Berufsuntergruppe 25 der Internationalen Standardklassifikation der Berufe (ISCO-08). Akademische und vergleichbare Fachkräfte in der Informations- und Kommunikationstechnologie. Der Informations- und Kommunikationssektor wurde per Definition ins Leben gerufen, indem Aktivitäten zur Produktion und Distribution von Informationen und kulturellen Produkten, die Bereitstellung von Mitteln zur Übertragung und Verteilung von solchen Produkten sowie von Daten und Nachrichten, IT-Aktivitäten, Datenverarbeitung und andere Informationsdienstleistungen miteinander kombiniert wurden. Die Hauptbestandteile dieses Abschnitts sind verlegerische Tätigkeiten, wie das Veröffentlichen von Software (division 58), das Aufzeichnen von Film und Ton (division 59), die Planung und Ausstrahlung von Radio und Fernsehen (division 59), Aktivitäten der Telekommunikation (division 61), informationstechnologische Aktivitäten (division 62) und andere Informationsdienstleistungen (division 63). Quelle: Eurostat.
  • Erwerbstätige in der IT-Branche (in %): Der prozentuale Anteil der Erwerbstätigen (aller Geschlechter), die in der IT-Branche tätig sind.
  • Frauen in der IT-Branche (in Tausend): Anzahl der Frauen in der IT-Branche.
  • Frauen in der IT-Branche (in %): Der prozentuale Frauenanteil aller Erwerbstätigen im IT-Sektor.
  • Frauenanteil der MINT-Absolventen (in %): Prozentualer Frauenanteil der MINT-Fächer-Absolventen, Daten stammen vom Bericht des Weltwirtschaftsforums. Quelle: UNESCO Institute for Statistics (aufgerufen: September 2016). Untersucht wird der prozentuale Anteil von Frauen und Männern unter Absolventen von ISCED-5-8-Studiengängen der Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik (prozentualer Anteil aller Absolventen und Absolventinnen).
  • Durchschnittsgehalt in der IT-Branche (in €): Durchschnittliches Jahresgehalt in der IT-Branche (wie oben definiert). Jahresgehalt in EUR KKP (Kaufkraftparität), bereinigt nach Lohnniveau (KKP) der OECD und Lohnniveau (KKP) der EU. Quellen: OECD, Eurostat, örtliche Berichte.
  • Durchschnittliches Gehalt für Frauen in der IT-Branche (in €): Durchschnittliches Gehalt für Frauen in der IT-Branche (wie oben definiert), in EUR KKP (Kaufkraftparität), unter Berücksichtigung des Lohngefälles in der IT-Branche und des durchschnittlichen Gehalts in der IT-Branche. Quellen: OECD, Eurostat, örtliche Berichte.
  • Geschlechtsspezifisches Lohngefälle in der IT-Branche (in %): Lohngefälle im IT-Sektor (wie oben definiert). Quellen: Eurostat, OECD, örtliche Berichte.
  • Differenz zwischen dem allgemeinen geschlechtsspezifischen Lohngefälle und dem geschlechtsspezifischen Lohngefälle im IT-Sektor (in %): Der Prozentuale Unterschied zwischen dem geschlechtsspezifischen Lohngefälle im IT-Sektor und dem allgemeinen geschlechtsspezifischen Lohngefälle. Ein positiver Wert bedeutet, dass Frauen im IT-Sektor im Vergleich zu anderen Berufen fairer bezahlt werden.
  • Geschlechterungleichheits-Index: Die Punktzahl 0 steht für Gleichberechtigung der Geschlechter. Je höher der Wert, desto ausgeprägter die Ungleichheit. Je näher die Punktzahl am Wert 0 liegt, desto geringer ist die Ungleichheit in einem Land. Gender Inequality Index (2015). Quelle: Human Development Report.
  • Geschlechtsspezifisches Lohngefälle 2010: Geschlechtsspezifisches Lohngefälle (wie oben definiert), Daten von 2010 (Daten über das aktuelle Lohngefälle sind von 2015). Im Fall von Chile von 2011, da keine Daten für 2010 verfügbar waren.
  • Vergleich der geschlechtsspezifischen Lohngefälle von 2010 und 2015: Differenz zwischen dem aktuellen Lohngefälle der Studie und der Lohnlücke fünf Jahre früher. Ein positiver Wert steht für einen positiven Anstieg, d. h. das geschlechtsspezifische Lohngefälle hat sich vergrößert. Ein negativer Wert bedeutet, dass sich die Lohnunterschiede verringert haben.
  • Wechselkurs vom 26.02.2018. 1 USD = 0,81 Euro = 0,71 GBP