LONDON (IT BOLTWISE) – Eine groß angelegte Längsschnittstudie mit Daten von 113 Ländern legt nahe, dass mit wachsendem Wohlstand der Gender Gap bei STEM-Abschlüssen größer wird. Analysiert wurden UNESCO-Bildungsdaten über 25 Jahre und ein Zeitraum-Lag zwischen wirtschaftlichen Bedingungen und Studienabschlüssen. Statt sinkender STEM-Teilhabe von Frauen zeigt sich vor allem, dass Männer im Zeitverlauf stärker von STEM-Abschlüssen profitieren. Für Unternehmen und Bildungspolitik bedeutet das: Nicht nur Gleichstellungsgesetze, sondern auch wirtschaftliche Rahmenbedingungen verändern Bildungsentscheidungen.
Mit zunehmender wirtschaftlicher Prosperität scheint sich ein paradoxer Effekt zu verstärken: Der Gender Gap bei STEM-Abschlüssen (Science, Technology, Engineering, Mathematics) wird breiter. Die Ergebnisse knüpfen an eine verbreitete Erklärung an, die „Gender-Equality Paradox“ genannt wird und behauptet, geschlechtsspezifische Unterschiede in STEM seien in besonders gleichberechtigten Gesellschaften größer. Neuere Kritik hat jedoch darauf hingewiesen, dass Wohlstand und andere historische Merkmale oft zusammenfallen. Genau hier setzt die aktuelle Studie an: Sie fragt nicht nur, wie Länder heute aussehen, sondern ob sich in ein und demselben Land im Zeitverlauf mit steigender Affluenz auch die Abschlussunterschiede verändern.
Technisch betrachtet arbeiten Wilfred Uunk und Mingming Li mit einer Längsschnittanalyse auf Grundlage öffentlich zugänglicher Bildungsdaten. Sie ziehen UNESCO-Aufzeichnungen für 113 Länder über 25 Jahre (1999 bis 2023) heran. Nach Ausschluss lückenhafter oder widersprüchlicher Datensätze verbleiben 1.124 Länderjahre; für die Hauptanalyse werden zudem 1.013 Länderjahre genutzt, nachdem ein Vier-Jahres-Lag zwischen wirtschaftlichen Bedingungen und späteren Abschlussdaten berücksichtigt wurde. Als Kennzahl für gesellschaftliche Affluenz dienen Schätzungen des Bruttoinlandsprodukts pro Kopf, angepasst an Kaufkraftparität, die mit dem World-Bank-Ansatz berechnet werden. Damit wird der zeitliche Zusammenhang zwischen Wohlstand und STEM-Entscheidungen plausibel modellierbar.
Auf der methodischen und „Markt“-Ebene ist dabei der Vergleich entscheidend: Die Studie berechnet die Odds, also die Chancenverhältnisse, mit denen Frauen und Männer in STEM statt in Nicht-STEM-Disziplinen abschließen. STEM wird dabei breit gefasst und umfasst Ingenieurwesen, Informations- und Kommunikationstechnologie (ICT) sowie Naturwissenschaften; Nicht-STEM enthält unter anderem Business, Erziehung, Gesundheit, Geisteswissenschaften, Landwirtschaft, Dienstleistungen und Sozialwissenschaften. Zusätzlich werden einzelne STEM-Fächer getrennt betrachtet und sowohl Schwellen- als auch fortgeschrittene Volkswirtschaften verglichen. In früheren Erklärungsansätzen konkurrieren damit zwei Perspektiven: Gleichstellung als Treiber versus Wohlstand als übergeordneter Faktor.
Das zentrale Ergebnis ist klar und zugleich unkomfortabel für einfache Gleichstellungsnarrative: Steigt die gesellschaftliche Affluenz im Zeitverlauf, nimmt der Gender Gap bei STEM-Abschlüssen zu. Konkret werden Männer im Verlauf zunehmend wahrscheinlicher, ein STEM-Programm mit Abschluss zu beenden, während Frauen nicht im gleichen Maß „nachziehen“. Die Beziehung zeigt sich sowohl in Querschnittsvergleichen zwischen Ländern als auch in den Längsschnittanalysen, die innerstaatliche Veränderungen über viele Jahre verfolgen. Zudem ist das Muster nicht auf hochentwickelte Länder beschränkt, sondern tritt sowohl in aufstrebenden als auch in entwickelten Volkswirtschaften auf. Interessant ist auch die Branchen-/Fach-Signatur: Engineering und ICT zeigen die stärksten Effekte, Naturwissenschaften hingegen deutlich schwächere Zusammenhänge.
Für Bildungspolitik und Unternehmen wirkt die Studie wie ein Störimpuls für bestehende Annahmen. Ursprünglich war die Erwartung, wohlhabendere Gesellschaften würden Frauen eher den Zugang zu STEM erschweren oder ihre Beteiligung reduzieren. Laut den Ergebnissen kommt der Effekt aber überwiegend daher, dass Männer im STEM-Bereich stärker zulegen; es gibt zwar keine vergleichbar starke Aussage über einen massiven Rückgang bei Frauen, aber der relative Abstand wächst. Das ist eine relevante Verschiebung, weil Maßnahmen, die ausschließlich auf „Weg von Frauen“ fokussieren, zu kurz greifen könnten. In Robustheitschecks mit alternativen statistischen Spezifikationen, anderen Zeitverzögerungen, breiteren STEM-Definitionen und Kontrollen für nationale Gender-Equality-Kennzahlen bleiben die Kernaussagen stabil.
Gleichzeitig muss man die Grenzen der Aussagekraft sauber einordnen. Die Studie basiert auf aggregierten nationalen Abschlussdaten, nicht auf individuellen Entscheidungen. Damit kann sie keine direkten psychologischen oder sozialen Mechanismen identifizieren, die einzelne Lernende zu bestimmten Studienrichtungen bewegen. Außerdem klärt der Datensatz nicht vollständig, ob wirtschaftliche Bedingungen primär die Erstwahl des Studienfachs verändern, ob sie die Weiterführung im Programm beeinflussen oder beides. Aus Sicht von Regulierung und Datenschutz ist das jedoch eher positiv: Es werden keine personenbezogenen Datensätze genutzt, sondern öffentliche Gesamtkennzahlen. Für Governance heißt das, dass der Fokus auf Transparenz, methodischer Reproduzierbarkeit und sauberer Modellierung von Kontextvariablen wie dem Bildungsmonitoring liegt.
Für die Zukunft deutet die Kombination aus Wohlstandsfaktor und Fachunterschieden auf eine praxisnahe Agenda. Wer KI-gestützte Talentauswahl, Bildungsanalytics oder Programmpfade in Unternehmen plant, sollte berücksichtigen, dass sich Eintritts- und Abwanderungswahrscheinlichkeiten in STEM mit dem makroökonomischen Umfeld verschieben können. Technisch lassen sich solche Zusammenhänge später sogar in Prognosemodelle integrieren, etwa über zeitverzögerte Feature-Erweiterungen (GDP-Lag) und Feld-spezifische Gewichtungen, um Rekrutierungs- und Förderstrategien zu kalibrieren. In der nächsten Phase wäre besonders wertvoll, wenn Anschlussstudien individuelle Verlaufsdaten mit Bildungs- und Berufsbiografien verknüpfen, um zu prüfen, ob Wohlstand vor allem Wahlentscheidungen oder Persistenz in STEM verändert. Genau dort liegt die nächste große Chance, aus dem statistischen Muster konkrete Hebel für die Gleichstellung abzuleiten.
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