DIW Wochenbericht 3 / 2026, S. 30-34
Jule Adriaans, Anja Kirsch, Carsten Sauer, Katharina Wrohlich
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Geschlechterstereotype Zuschreibungen sind einer der Gründe für die anhaltenden geschlechtsspezifischen Ungleichheiten auf dem Arbeitsmarkt. Bei solchen Zuschreibungen handelt es sich um bewusste oder unbewusste Vorurteile in Bezug auf Eigenschaften und Rollen, die Frauen und Männer vermeintlich haben (sollen). Die vorliegende Studie zeigt jedoch, dass Frauen in Führungspositionen dazu beitragen können, geschlechterstereotype Zuschreibungen innerhalb der Belegschaft zu verändern. Grundlage der Analyse sind Daten aus einem Befragungsexperiment, in dem Beschäftigte zu zwei Zeitpunkten die Gerechtigkeit von Löhnen einschätzten. Die Daten zeigen einen Gender Gap in den als gerecht erachteten Löhnen. Die Befragten bewerteten niedrigere Löhne für Frauen im Durchschnitt also als gerecht. Wurde innerhalb eines Zeitraums von fünf Jahren aber eine Frau anstelle eines Mannes die direkte Führungskraft, verringerte sich dieser Gender Gap signifikant. Ein höherer Anteil von Frauen in Führungspositionen kann langfristig also offenbar dazu beitragen, geschlechterstereotype Vorurteile abzubauen.
Geschlechtsspezifische Ungleichheiten auf dem Arbeitsmarkt haben viele Dimensionen.Die Autor*innen danken der Deutschen Forschungsgemeinschaft für die Förderung des Projekts „Gender Gaps in the Labour Market: The Role of Skills, Implicit Biases and Task Allocation“ (Projektnummer WR 220/5-1). Sie kommen neben der Repräsentation von Frauen und Männern in hohen Führungspositionen – nur etwa jede fünfte Vorstandsposition in Deutschlands umsatzstärksten 200 Unternehmen ist gegenwärtig mit einer Frau besetztVgl. dazu in dieser Wochenberichtsausgabe Arianna Antezza, Alina Meiner und Katharina Wrohlich (2026): Frauen in Vorständen und Aufsichtsräten großer Unternehmen: Aufwärtstrend der letzten Jahre kommt größtenteils zum Halt. DIW Wochenbericht Nr. 3, 17–29. – auch in der Bezahlung von Frauen und Männern zum Ausdruck. Der unbereinigte Gender Pay Gap, also die geschlechtsspezifische Lohnlücke, ist nach wie vor deutlich ausgeprägt und betrug im Jahr 2025 16 Prozent.Vgl. Pressemitteilung des Statistischen Bundesamtes vom 16. Dezember 2025: Gender Pay Gap 2025 unverändert bei 16 Prozent (online verfügbar; abgerufen am 5. Januar 2026. Dies gilt auch für alle anderen Onlinequellen dieses Berichts, sofern nicht anders vermerkt). Diese Ungleichheiten sind miteinander – und mit weiteren Gender Gaps – verbunden. So ist beispielsweise die durchschnittliche Erwerbsarbeitszeit von Frauen in Deutschland deutlich niedriger als die von Männern.Im Jahr 2023 betrug die durchschnittliche wöchentliche Arbeitszeit von Frauen 30,5 Stunden und die der Männer 38,0 Stunden. Vgl. dazu das WSI GenderDatenPortal (online verfügbar). Die Erklärungsansätze für die Ungleichheiten sind vielfältig: So ist die ungleiche Aufteilung der unbezahlten Sorgearbeit, die zum großen Teil von Frauen übernommen wird, ein wesentlicher Grund für geschlechtsspezifische Ungleichheiten auf dem Arbeitsmarkt.Vgl. zum Beispiel Clara Schäper, Annekatrin Schrenker und Katharina Wrohlich (2023): Gender Pay Gap und Gender Care Gap steigen bis zur Mitte des Lebens stark an. DIW Wochenbericht Nr. 9, 99–105 (online verfügbar). Ein weiterer Grund sind geschlechterstereotype Zuschreibungen, also – häufig unbewusste – Vorurteile in Bezug auf Eigenschaften und Rollen, die Frauen und Männer vermeintlich haben oder haben sollen.Madeline E. Heilman (2012): Gender Stereotypes and Workplace Bias. Research in Organizational Behavior, 32, 113–135 (online verfügbar).
In der Literatur gibt es verschiedene Ansätze, um geschlechterstereotype Zuschreibungen zu messen. Eine Möglichkeit sind Befragungsexperimente (Kasten). Dabei werden den Teilnehmer*innen kurze Beschreibungen fiktiver Personen vorgelegt. Diese Personenbeschreibungen enthalten Merkmale wie Geschlecht, Alter, Beruf und monatliches Bruttoeinkommen. Die Befragten werden gebeten zu beurteilen, als wie gerecht oder ungerecht sie das angegebene Erwerbseinkommen der beschriebenen Person empfinden. Die Merkmale der fiktiven Personen werden dabei in jeder Beschreibung experimentell variiert. Dadurch kann untersucht werden, welchen Einfluss einzelne Merkmale der beschriebenen Person, zum Beispiel das Geschlecht, losgelöst von den anderen Merkmalen auf die Gerechtigkeitsbewertung der Erwerbseinkommen haben. Ein solches Vorgehen ist sehr gut geeignet, um subtile Unterschiede in der Bewertung von Männern und Frauen aufzudecken. Diese blieben vermutlich verborgen, wenn Befragte direkt gefragt würden, ob Frauen bei gleicher Arbeit beziehungsweise Tätigkeit mehr, weniger oder genauso viel verdienen sollten wie Männer.Für die Verwendung von surveyexperimentellen Forschungsdesigns zur Erfassung von Gender Biases im Arbeitskontext siehe zum Beispiel Katrin Auspurg, Thomas Hinz und Carsten Sauer (2017): Why should women get less? Evidence on the Gender Pay Gap from Multifactorial Survey Experiments. American Sociological Review, 82, 179–210; Dorothea Kübler, Julia Schmid und Robert Stüber (2018): Gender Discrimination in Hiring Across Occupations: A Nationally-representative Vignette Study. Labour Economics, 55, 215–229; sowie Ole Brüggemann und Julia Lang (2025): Gendered responses to unfair pay: Evidence from a factorial survey experiment among employees in German firms. Research in Social Stratification and Mobility, 98, Artikel 101064 (online verfügbar).
Die LINOS-Studie (Legitimation of Inequality Over the Life-Span) ist eine repräsentative deutschlandweite Befragung sozialversicherungspflichtig beschäftigter Personen, die im Jahr 2012 erstmals zufällig ausgewählt wurden. Die zweite Welle der Befragung wurde 2017 durchgeführt.Für eine detaillierte Beschreibung und Dokumentation der LINOS-Studie siehe Jule Adriaans et al. (2019): Erwartungen an Wirtschaft und Gesellschaft – Legitimation of Inequality over the Life-Span. Feldbericht und Codebuch zur zweiten Welle (LINOS-2). DIW Data Documentation 97 (online verfügbar). Die erste Welle der LINOS-Studie wurde bereits im Jahr 2012 erhoben. Für eine Beschreibung der ersten Welle siehe Carsten Sauer und Peter Valet (2014): Erwartungen an Wirtschaft und Gesellschaft: Feldbericht und Codebuch zur Erwerbstätigenbefragung. SFB Technical Report Series, 10, 3–296. Die Befragung befasst sich umfassend mit der wahrgenommenen Gerechtigkeit von Einkommen und dem Gerechtigkeitsempfinden am Arbeitsplatz allgemein. Die LINOS-Studie ist nicht nur eine klassische Umfrage, sondern beinhaltet ebenfalls sogenannte Befragungsexperimente, an denen jeweils eine Teilstichprobe der Befragten teilnahmen. Die vorgestellte sogenannte Vignettenstudie ist ein solches Befragungsexperiment und liefert die Grundlage für die Auswertungen in diesem Bericht. In der vorliegenden Analyse wurden nur Befragte berücksichtigt, die in beiden Befragungswellen teilgenommen haben. Die Analysen beruhen damit auf 13212 Bewertungen von 666 Befragten. Alle Auswertungen nutzen die Scientific Use Files der LINOS-Studie.Stefan Liebig, Jule Adriaans und Philipp Eisnecker (2019): Erwartungen an Wirtschaft und Gesellschaft, Zweite Welle – Scientific Use File (online verfügbar); und Stefan Liebig, Meike May und Carsten Sauer (2014): Erwartungen an Wirtschaft und Gesellschaft – Scientific Use File (online verfügbar). Der Datenzugang zur wissenschaftlichen Nutzung der LINOS-Daten kann am FDZ-BO am DIW Berlin beantragt werden.
Im Rahmen des Befragungsexperiments bekamen die Teilnehmenden kurze Beschreibungen fiktiver Personen präsentiert. Diese kurzen Texte – Vignetten genannt – beschreiben jeweils die berufliche Situation eines Arbeitnehmers beziehungsweise einer Arbeitnehmerin und enthalten Informationen zu Geschlecht, Alter, Beruf, vertraglicher Situation, Arbeitsleistung, Arbeitslosigkeit im jeweiligen Beruf und monatlichem Bruttoeinkommen. Die Befragten wurden dann gebeten zu beurteilen, wie gerecht oder ungerecht das Einkommen der beschriebenen Person aus ihrer Sicht ist. Für ihre Antwort verwendeten sie eine elfstufige Antwortskala, die von −5 („ungerechterweise zu niedrig“) über 0 („gerecht“) bis hin zu +5 („ungerechterweise zu hoch“) führt. Pro Befragungswelle wurden jedem*r Befragten zehn solcher Vignetten präsentiert. Jede*r Befragte hat 2012 und 2017 die jeweils identischen Vignetten bewertet.
Eine 60-jährige Frau ist als Versicherungskauffrau beschäftigt. Sie arbeitet als Leiharbeiterin in einem Betrieb und erbringt dort überdurchschnittliche Leistungen.
Die Arbeitslosigkeit in ihrem Beruf ist niedrig. Ihr monatliches Bruttoeinkommen beträgt 2400 Euro.
Ist das monatliche Bruttoeinkommen dieser Person gerecht, ungerechterweise zu hoch oder ungerechterweise zu niedrig?

Das Besondere an dieser Befragungsmethode ist, dass die Personenbeschreibungen (fett gedruckt) experimentell variiert werden. Das heißt, die Ausprägungen der Personenmerkmale werden zufällig miteinander kombiniert. Eine Auswahl der so entstehenden großen Bandbreite an fiktiven Personenbeschreibungen wird den Befragten präsentiert.Vgl. Katrin Auspurg und Thomas Hinz (2014): Factorial Survey Experiments. Quantitative Applications in the Social Sciences, 175. Auf diese Weise ist es möglich zu untersuchen, welchen Einfluss einzelne Eigenschaften der beschriebenen Person – unabhängig von den anderen Merkmalen – auf die Gerechtigkeitsbewertung haben. In diesem Bericht steht im Fokus, ob die Gerechtigkeitsurteile je nach Geschlecht der beschriebenen fiktiven Person anders ausfallen – ob also ein Gender Gap in der Gerechtigkeitsbewertung vorliegt. Ein solches experimentelles Vorgehen ist besonders geeignet, um subtile Unterschiede in der Bewertung von Männern und Frauen aufzudecken, die vermutlich verborgen blieben, wenn die Befragten direkt angeben sollten, ob Frauen für die gleiche Arbeit gerechterweise mehr oder weniger verdienen sollten als Männer.Vgl. Auspurg, Hinz und Sauer (2017), a.a.O.; sowie Kübler, Schmid und Stüber (2018), a.a.O. Die Auswertung der Vignetten führt die Gerechtigkeitsurteile auf die angegebenen Merkmale zurück.
Zahlreiche empirische Arbeiten auf Basis dieser Methode konnten in der Vergangenheit zeigen, dass sowohl Frauen als auch Männer in Befragungen niedrigere Löhne für Frauen im Vergleich zu Männern als gerecht empfinden. Der Gender Gap in diesen als gerecht erachteten Löhnen liegt je nach Befragung bei drei bis acht Prozent.Vgl. zum Beispiel Carsten Sauer (2020): Gender Bias in Justice Evaluations of Earnings: Evidence from Three Survey Experiments. Frontiers in Sociology, 5; Auspurg, Hinz und Sauer (2017), a.a.O.; und Volker Lang und Martin Groß (2020): The just gender pay gap in Germany revisited: The male breadwinner model and regional differences in gender-specific role ascriptions. Research in Social Stratification and Mobility, 65. Bisherige Forschung hat zudem gezeigt, dass dieser Gender Gap in den als gerecht erachteten Löhnen von weiteren Merkmalen abhängt. Beispielsweise steigt er mit dem Alter der fiktiven Personen an.Vgl. Jule Adriaans, Carsten Sauer und Katharina Wrohlich (2025): The gender gap in fair earnings increases with age due to higher age premium for men. The British Journal of Sociology, 76, 180–187; sowie Jule Adriaans, Carsten Sauer und Katharina Wrohlich (2020): Gender Pay Gap in den Köpfen: Männer und Frauen bewerten niedrigere Löhne für Frauen als gerecht. DIW Wochenbericht Nr. 10, 147–152 (online verfügbar). Aber auch das soziale Umfeld der befragten Personen beeinflusst den Gender Gap in den als gerecht erachteten Löhnen. Dabei gehen geringere tatsächlich vorhandene Verdienstunterschiede zwischen Frauen und Männern, etwa in der Region oder im Unternehmen der Befragten, mit geringeren Gender Gaps bei den als gerecht empfundenen Entlohnungen einher.Lang und Groß (2020), a.a.O.; Sauer (2020), a.a.O.; Carsten Sauer und Jule Adriaans (2025): The Gender Gap in Fair Earnings: The Influence of Job Performance and Organizational Inequality. Jan E. Stets, Karen A. Hegtvedt und Long Doan (Hrsg.): Handbook of Social Psychology, Vol. 1: Micro Perspectives, New York.
Eine aktuelle Forschungsarbeit, die am DIW Berlin gemeinsam mit Ko-Autor*innen von der Universität Bielefeld und der Freien Universität Berlin entstanden ist, untersucht implizite geschlechterstereotype Zuschreibungen bei der Bewertung von Löhnen. Analysiert wird dabei, ob diese Bewertungen auch vom Geschlecht der vorgesetzten Person der Befragten beeinflusst werden.Vgl. Jule Adriaans, Carsten Sauer, Anja Kirsch und Katharina Wrohlich (2025): The gender gap in fair earnings: the effect of male and female supervisors. Socio-Economic Review (online verfügbar).
Gerechtigkeitsbewertungen sind sozial „eingebettet“. Die Vorstellung darüber, was eine Person verdienen sollte, stützt sich unter anderem auf die Beobachtung sozialer Regelmäßigkeiten in der persönlichen Umgebung. Nimmt beispielsweise jemand in seinem*ihrem Umfeld wahr, dass Personen mit Hochschulabschluss mehr verdienen als Personen ohne einen solchen Abschluss, dann erzeugt dies auch die Erwartungshaltung, dass ein Hochschulabschluss mit einem höheren Gehalt einhergeht. Gleiches gilt für den systematischen Zusammenhang zwischen dem Geschlecht einer Person und ihrem Gehalt. Die geschlechtsspezifische Lohnlücke, wie sie in Deutschland und vielen anderen Ländern zu beobachten ist, geht mit höheren Verdienstvorstellungen für Männer einher. Die Beobachtung von tatsächlichen Lohnunterschieden zwischen Männern und Frauen trifft auf kulturell geteilte Statusüberzeugungen, die Männern einen höheren Status zuschreiben. Die Gehaltsunterschiede erscheinen damit als gerecht und legitim.Cecilia L. Ridgeway (2011): Framed by gender. Oxford University Press; Shelley J. Correll und Cecilia L. Ridgeway (2004): Unpacking the gender system: a theoretical perspective on cultural beliefs in social relations. Gender&Society, 18(14), 1691–1730 (online verfügbar).
Solche Statusüberzeugungen, die auch stark mit geschlechterstereotypen Vorstellungen verbunden sind, hängen eng mit materiellen beziehungsweise machtbezogenen Ungleichheiten zusammen: Frauen verfügen oft über weniger Ressourcen und Einfluss, was geschlechterstereotype Zuschreibungen und Vorurteile verstärkt. Gleichzeitig führen solche Vorurteile dazu, dass mehr Ressourcen an Männer verteilt werden. Veränderungen in der Macht- und Ressourcenverteilung könnten daher Statusüberzeugungen beeinflussen – und umgekehrt. Wenn Menschen erleben, dass Frauen einflussreiche Positionen innehaben, etwa als Vorgesetzte, rücken sie eher von der Vorstellung ab, Männer seien für diese Positionen besser geeignet. Gleichzeitig wird mit der impliziten Erwartung, die das männliche Geschlecht mit einem höheren Status in Verbindung bringt, gebrochen. Frühere Forschung zeigt, dass wiederkehrende Erfahrungen, die Geschlechterstereotype widerlegen, geschlechterbezogene Erwartungen der Beobachter*innen reduzieren können – etwa wenn Frauen in Rollen erlebt werden, die nicht typisch weiblich konnotiert sind.Eine Studie aus Norwegen konnte zeigen, dass männliche Soldaten weniger geschlechterstereotype Vorurteile hatten, wenn sie mit Soldatinnen gemeinsam wohnten und arbeiteten, vgl. Henning Finseraas et al. (2016): Exposure to female colleagues breaks the glass ceiling—evidence from a combined vignette and field experiment. European Economic Review, 90, 363–374 (online verfügbar). Am Arbeitsplatz könnte eine Frau als direkte Vorgesetzte eine solche kontinuierliche Erfahrung sein und so stereotype Annahmen ihrer Mitarbeiter*innen über Geschlecht und Status in Frage stellen.Eine aktuelle Studie aus Deutschland zeigt zum Beispiel, dass weibliche Beschäftigte, die für weibliche Vorgesetzte arbeiten, Löhne von fiktiven Kolleginnen eher als zu niedrig bewerten als Frauen, die für einen männlichen Vorgesetzten arbeiten. Vgl. Susanne Strauß, Ole Brüggemann und Julia Lang (2025): Who perceives lower wages for women to be fair? How perceptions of the fairness of men’s and women’s wages vary by firm and workplace characteristics. European Sociological Review, 41(6) (online verfügbar).
Für die Analyse des Einflusses des Geschlechts der vorgesetzten Person auf die geschlechtsspezifischen Gerechtigkeitseinstellungen von Beschäftigten wurde auf zwei Befragungswellen der LINOS-Studie zurückgegriffen (Kasten). In dieser Längsschnittstudie haben rund 700 sozialversicherungspflichtig Beschäftigte in zwei Befragungsjahren (2012 und 2017) insgesamt etwa 13000 Mal bewertet, wie gerecht sie fiktive Einkommensbeschreibungen finden. Mit Hilfe dieser fiktiven Einkommensbeschreibungen kann wie beschrieben erfasst werden, ob das Einkommen von Frauen systematisch anders bewertet wird als das Einkommen vergleichbarer Männer. Ist dies der Fall, spricht man von einem Gender Gap in den als gerecht erachteten Löhnen.
Ein solcher Gender Gap in den als gerecht erachteten Löhnen lässt sich sowohl für das Jahr 2012 als auch 2017 feststellen (Abbildung 1). Ist die beschriebene fiktive Person eine Frau, dann erachten die Befragten geringere Löhne als gerechter als bei einem – ansonsten identischen – Mann. Im Jahr 2012 lag der Gender Gap in den als gerecht empfundenen Löhnen bei knapp fünf Prozent, 2017 fiel er mit rund drei Prozent tendenziell etwas geringer aus.Zusätzliche Analysen zeigen, dass dieser Rückgang im geschätzten Gender Gap in den als gerecht erachteten Löhnen zwischen 2012 und 2017 im statistischen Sinne nicht signifikant ist.
Um den Zusammenhang zwischen dem Gender Gap in den als gerecht erachteten Löhnen und dem Geschlecht der vorgesetzten Person zu ermitteln, werden zwei Besonderheiten der LINOS-Studie genutzt: Erstens wurden für alle Befragten weitere Informationen zur persönlichen Situation am Arbeitsplatz erfasst, darunter die Zahl und Zusammensetzung der Kolleg*innen sowie das Geschlecht der*des Vorgesetzten. Zweitens wurden dieselben Personen wiederholt befragt. Da für die Befragten somit Informationen zu zwei Befragungszeitpunkten (2012 und 2017) vorliegen, kann auf Basis eines Regressionsmodells mit individuenspezifischen fixen Effekten die Auswirkung eines Wechsels von einem männlichen zu einer weiblichen Vorgesetzten (und umgekehrt) identifiziert werden. Da in diesem Schätzmodell nur Veränderungen zwischen den Befragungszeitpunkten betrachtet werden, können zeitkonstante Faktoren berücksichtigt und somit als Erklärung für die Veränderung des Gender Gaps in den als gerecht erachteten Löhnen ausgeschlossen werden.
Die Ergebnisse eines solchen Modells, das intraindividuelle Veränderungen im Gender Gap untersucht, zeigen: Bei Beschäftigten, die zuvor einen „Chef“ hatten und nun eine „Chefin“, sinkt der Gender Gap in den als gerecht erachteten Löhnen signifikant (Abbildung 2).Zusätzliche Analysen deuten darauf hin, dass dieser Effekt symmetrisch ist. In anderen Worten: Ein Wechsel von einer weiblichen zu einer männlichen Führungskraft geht wiederum mit einer Erhöhung des Gender Gaps in den als gerecht erachteten Löhnen einher. Vgl. Adriaans, Sauer, Kirsch und Wrohlich (2025), a.a.O. Im Unterschied dazu gibt es keine signifikante Veränderung, wenn der Frauenanteil unter den direkten Kolleg*innen steigt. Diese Unterscheidung ist wichtig: Allein die Zusammenarbeit mit Frauen auf der gleichen Hierarchiestufe führt offenbar nicht dazu, dass Statusüberzeugungen angepasst werden – für eine Frau zu arbeiten, die auch mit einem formal höheren Status ausgestattet ist, hingegen schon.
Tief verankerte Überzeugungen über „faire“ geschlechtsspezifische Lohnunterschiede, die Männer begünstigen, sind nicht unveränderlich: Sie können durch Erfahrungen mit Frauen in Führungspositionen abgeschwächt werden. Ein höherer Anteil von Frauen in Führungspositionen – nicht nur an der Spitze, sondern auch auf mittleren Hierarchieebenen – kann daher dazu beitragen, geschlechterstereotype Vorurteile langfristig abzubauen.
Die empirische Analyse der Daten zu Gerechtigkeitsbewertungen von Löhnen und den Merkmalen der Befragten am Arbeitsplatz zeigt dabei klar, dass Hierarchie eine wichtige Rolle spielt: Die bloße Anwesenheit von Frauen am Arbeitsplatz reicht nicht aus, um geschlechterstereotype Statusüberzeugungen zu ändern. Entscheidend ist, dass Frauen in höheren Positionen arbeiten und damit die „automatische“ Verknüpfung aufbrechen, die das weibliche Geschlecht mit einem geringeren Status assoziiert.Vgl. Sauer und Adriaans (2025), a.a.O. Frauen als Vorgesetzte können darüber hinaus als konkrete Verhaltensvorbilder zeigen, wie ein bestimmter Status, beispielsweise eine Führungsposition, erreicht werden kann. Zusätzlich können sie aktiv Gleichstellung unterstützenFlorian Zimmermann (2024): Narrowing inequalities through redistribution. A relational inequality approach to female managers and the gender wage gap. European Societies, 26, 1071–1093 (online verfügbar). und dadurch bestehende Normen aufbrechen, die Macht und Einkommen mit Männern verbinden.
JEL-Classification: J16;J31;J82;D63
Keywords: Gender pay gap, gender stereotypes, female leadership, survey experiment, panel data, justice evaluations
DOI:
https://doi.org/10.18723/diw_wb:2026-3-3
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