Equal Pay Day 2024 Mazars Mitarbeiter

Equal Pay Day 2024

„Strukturelle Ungleichbehandlung sichtbar machen“

Dieses Jahr fällt der Equal Pay Day in Deutschland auf den 6. März. Dieses Datum markiert symbolisch den Tag, bis zu dem Frauen unbezahlt arbeiten würden, während Männer bereits ab dem 1. Januar bezahlt werden. Die Lohnlücke zwischen den Geschlechtern beträgt in Deutschland aktuell 18 Prozent. 
Bei Mazars in Deutschland nehmen wir das Datum als Anlass, zu fragen, was das Unternehmen tut, um das Thema Diversity & Inclusion (D&I) voranzutreiben.

 

Drei Fragen an Pierre Zapp, Mitglied des Management Boards von Mazars in Deutschland

„Das Thema Diversität beschäftigt mich schon seit einigen Jahren – persönlich wie beruflich. Diversity & Inclusion ist für mich eine Frage der Fairness. Für Mazars ist kulturelle Vielfalt essentieller Teil der DNA. Es ist unser strategisches Ziel, eine diverse und inklusive Kultur zu etablieren und weiterzuentwickeln. Nicht nur weil es moralisch richtig ist, sondern weil es auch wirtschaftlich Sinn ergibt. Studien zeigen, dass divers aufgestellte Teams bessere Leistungen erbringen als homogene Teams. Zudem sind Menschen, die in einer inklusiven Unternehmenskultur arbeiten, motivierter und loyaler. D&I macht uns darüber hinaus auch im Wettbewerb um die besten Talente attraktiver. Ich bin froh, dass wir in Hinblick auf die Geschlechtergerechtigkeit bei Mazars in Deutschland schon heute gut aufgestellt sind. An diese positive Entwicklung möchten wir in den nächsten Jahren anknüpfen.“

„Wir wollen echte Chancengerechtigkeit von Frauen und Männern. Das betrifft zum einen die gerechte Entlohnung, zum anderen aber beispielsweise auch die längerfristige Vision, dass wir mehr Frauen in unserer Partnerschaft haben wollen. Unsere D&I-Ziele sind Teil unserer Unternehmensstrategie, die wir mit verschiedenen Maßnahmen und Projekten vorantreiben. Dazu gehören etwa interne Veranstaltungen wie der Women Empowerment Day oder der Women in Data Day, eine Rolemodel-Kampagne und ein Frauennetzwerk. Das Thema Gendergerechtigkeit gehen wir dabei von zwei Seiten an: Strukturell, indem wir ein flexibles Arbeitsumfeld und Prozesse schaffen, mit denen wir Frauen gezielt fördern und unterstützen. Individuell, indem wir Frauen durch Trainings bestärken, ihren Karriereweg zu verfolgen und Chancen, die wir ihnen als Arbeitgeber bieten, zu ergreifen. Zudem sammelt und analysiert unser D&I-Team Daten, um aufzuzeigen, wo wir aktuell stehen und welche Fortschritte wir gemacht haben. Denn: Nur, was wir messen können, können wir auch steuern.“

„Daten sind die Basis für ein erfolgreiches Diversity Management. Für unseren D&I-Entwicklungsprozess haben wir INES Analytics ins Boot geholt. Ihr Analyse-Tool FAIR_solution hilft uns, Gleichstellung in unsere Unternehmensprozesse zu implementieren und messbar zu machen. Wir brauchen zwar noch eine wiederholte und mittelfristige Betrachtung, aber die ersten Ergebnisse unserer Gender Pay Gap-Analyse sind sehr erfreulich. Danach haben wir bei Mazars in Deutschland kein Entlohnungsthema.“

„Wir wollen echte Chancengerechtigkeit von Frauen und Männern.“

Pierre Zapp, Partner, Mitglied des Management Boards und D&I-Botschafter von Mazars in Deutschland

Drei Fragen an Dr. Verena Tobsch und Dr. Tanja Schmidt von INES Analytics, die mit ihrem Tool die Messbarkeit von D&I-Maßnahmen möglich machen.

„Korrekt, schon rund 25 Jahre setzen wir uns mit dem Thema Entgeltgleichheit, das auf dem Grundsatz ‚Gleiches Geld für gleiche und gleichwertige Arbeit‘ basiert, auseinander. Im Rahmen unserer Forschungen sehen wir, dass Deutschland im europäischen Vergleich beim Gender Pay Gap seit Jahren einen der hinteren Plätze einnimmt. Trotz gesetzlicher Neuerungen, starker Sozialpartnerschaften und der Selbstverpflichtung von Unternehmen, hat sich da leider überraschend wenig bewegt. Eine Ursache der Entgeltlücke zwischen Frauen und Männern ist unserer Meinung nach eine mangelnde Transparenz. Genau da setzen wir mit unserem Softwaretool FAIR_solution an. Es ist ein Werkzeug, mit dem wir strukturelle Ungleichbehandlungen in Unternehmen sichtbar machen.“

„Für die Analysen nutzen wir die Daten aus Personaldatenverwaltungssystemen, die ohnehin bei den meisten Unternehmen vorhanden sind. Unser Tool wertet diese dann unter Wahrung der Anonymität mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) aus. Damit werden beispielsweise für den Gender Pay Gap alle Einflussfaktoren gleichzeitig berücksichtigt. Die im Tool hinterlegte KI haben wir basierend auf unserer wissenschaftlichen Expertise und Erfahrung entwickelt und trainiert. Die Analysen von FAIR_solution sind also wissenschaftlich fundiert und schließen sogar mehrere Diversitätsmerkmale wie Geschlecht, Herkunft, Behinderung und Alter mit ein. Unsere Auswertung liefert am Ende leicht verständlich aufbereitete individuelle Analysen, weist Ursachen aus und zeigt sogar Handlungsoptionen auf. Damit geben wir Unternehmen eine einfache digitale Lösung an die Hand, die ihnen zeigt, wie fair sie wirklich sind – nicht nur bei der Bezahlung, sondern auch in anderen HR-Funktionsbereichen wie Aufstiegschancen, Arbeitszeitregelungen und Weiterbildung.“

„Unser Ansatz ist recht einfach: Von Daten zu Wissen und von Wissen zu gezielten Maßnahmen. Die Basis für Schritte in Richtung einer fortschrittlichen Gleichstellung sind Daten. Mithilfe unseres Tools erhalten Unternehmen per Knopfdruck eine umfassende Auswertung mit allen Fakten und für sie zutreffenden Interpretationen. Mit dieser Auswertung können Unternehmen auch gesetzlichen Berichtspflichten, z. B. aufgrund der EU-Entgelttransparenzrichtlinie, nachkommen. Außerdem zeigt unser Tool Unternehmen Handlungsoptionen auf, die auf Daten basieren und mit denen sie Ungleichbehandlungen auflösen können. Welche konkreten Schritte ein Unternehmen letztlich unternimmt, sollte dann individuell entschieden werden. Hier gibt es kein Patentrezept, deshalb empfehlen wir eine professionelle Rechts- und Organisationsberatung hinzuziehen.“

„Wir sehen seit Jahren, dass Deutschland in Bezug auf den Gender Pay Gap einen der hinteren Plätze im europäischen Vergleich einnimmt.“

Dr. Verena Tobsch, INES Analytics

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