Ungleichheit in Brasilien. Die Rolle von Hautfarbe und Geschlecht


Hausarbeit, 2015

13 Seiten, Note: 1,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Die Problematik der Datenerhebung: „Measure of Race“
2.1 „Mulatto ecsape hatch“-Problematik

3. Humankapital vs. Diskriminierung
3.1 Bestandteile der Humankapitaltheorie
3.2 Faktoren der Diskriminierung

4. Ungleichheit in Sao Paulo
4.1 Bildungsniveau in Sao Paulo
4.2 Berufsaussichten in Sao Paulo
4.3 Einkommensunterschiede in Sao Paulo

5. Regionale Disparitäten - Ein Vergleich der Bundesstaaten Sao Paolo und Bahia

6. Fazit

Literaturverzeichnis

1. Einleitung

In Brasilien ist die größte afrikanisch-stämmige Bevölkerung in Lateinamerika anzutreffen. Auffällig ist hierbei, dass diese Bevölkerungsgruppe die unteren Einkommensklassen seit Jahrzehnten dominiert. Auch das stetige Wirtschaftswachstum des Landes konnte nicht dazu beitragen, die Segregation zu reduzieren. Gleichfalls sind gravierende Einkommensunterschiede zwischen Männern und Frauen festzustellen. So war das Durchschnittseinkommen von Frauen im Jahr 2000 um ca. 36% geringer als bei Männern und auch neuere Entwicklungen zeigen, dass diese Einkommensunterschiede nach wie vor bestand haben (Lovell, 2006). Diese signifikanten Einkommensunterschiede werfen die Frage auf, inwiefern die Ethnie und das Geschlecht die Höhe des Einkommens beeinflussen. In diesem Zusammenhang muss die Frage nach Diskriminierung in Bezug auf das Einkommen und den Zugang zu verschiedenen Berufszweigen gestellt werden.

Es wäre jedoch zu einfach, die pauschale Aussage zu treffen, dass diese Unterschiede ausschließlich auf Diskriminierung zurückgeführt werden können. Eine entscheidende Rolle spielt in diesem Zusammenhang die Humankapitaltheorie, die die Einkommenshöhe in direkten Bezug zum Bildungsniveau setzt. Um folglich von einer Diskriminierung sprechen zu können, müssen ebenfalls die Faktoren der Humankapitaltheorie berücksichtigt werden, um konkrete Aussagen treffen zu können, in welchem Ausmaß eine Einkommensdiskriminierung in Brasilien vorliegt. Als Grundlage hierfür werden zunächst die Bestandteile der Humankapitaltheorie näher betrachtet und anhand der brasilianischen Zensusdaten in einen praxisrelevanten Kontext gesetzt.

Nicht unberücksichtigt wird ebenfalls die Problematik der Datenerhebung in Brasilien bleiben. Die Datengrundlage in den folgenden Betrachtungen werden die brasilianischen Zensusdaten sein. Doch bereits bei der Wahl der Datengrundlage können erhebliche Abweichungen in Bezug auf die Zuordnung von Personen nach Hautfarbe bzw. Ethnie festgestellt werden. Die „Measure of Race“ wird daher ebenfalls in einem Kapitel näher beleuchtet.

Als Fallbeispiel für Ungleichheit in Bezug auf Ethnie und Geschlecht in Brasilien wird die Stadt Sao Paolo dienen, in der signifikante Unterschiede zwischen den Personengruppen in Bezug auf das Einkommen festgestellt werden können. Nicht außen vor gelassen werden des Weiteren regionale Disparitäten, weshalb auch Unterschiede zwischen den beiden Bundesstaaten Sao Paolo und Bahia näher betrachtet werden.

Ziel ist es aufzuzeigen, welchen Einfluss die Hautfarbe und das Geschlecht von Personen auf das Einkommen und den Zugang zu diversen Berufszweigen haben. Gleichzeitig wird bewertet, ob die Unterschiede in erster Linie auf Diskriminierung zurückzuführen sind oder ob die „Ausstattung“ von Individuen im Sinne des Humankapitals einen größeren Einfluss auf die derzeitige Einkommensverteilung hat.

2. Die Problematik der Datenerhebung: „Measure of Race“

Entscheidend für eine Bewertung der Ungleichheit im Zusammenhang mit der Ethnie, ist die Datengrundlage, auf der die jeweiligen Analysen erfolgen.

Bailey et al. (2013) stellt sechs verschiedene Klassifizierungsmethoden vor, die deutliche Abweichungen in der Zusammensetzung der brasilianischen Bevölkerung aufzeigen. In den meisten wissenschaftlichen Arbeiten, die sich mit dem Thema Ungleichheit in Brasilien befassen, werden Zensusdaten als Grundlage verwendet, da diese als offizielle Datenquelle gültig sind. In der Abb. 1 ist aber zu erkennen, dass bei anderen Erhebungsmethoden in Bezug auf die Ethnie stark abweichende Ergebnisse festzustellen sind. Die Anzahl der Kategorien, die man zur Unterscheidung der Ethnie verwendet, verändert die Zusammensetzung der ethnischen Gruppen erheblich. Hier ist in erster Linie die unterschiedliche Darstellung von „schwarz“ („preto“) und „weiß“(„branco“) zu „schwarz“, „weiß“ und „braun“(„pardo“) zu nennen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Zusammensetzung der Bevölkerung nach Hautfarbe in Brasilien in Abhängigkeit von unterschiedlichen Klassifizierungmethoden (Bailey et al., 2013)

Neben diesen Kategorien zur Zuordnung der Ethnie werden die Ergebnisse auch von der Erhebungsart beeinflusst: Je nachdem auf welcher Grundlage beurteilt wird, welcher Ethnie eine Person zugehörig ist, kommen statistisch signifikante Unterschiede zustande. An dieser Stelle sollen zwei Beispiele aus der Abb.1 dienen, um die Unterschiede zu verdeutlichen:

1. „Census format“: Offizielle Datenquelle des Brazilian Census Bureau (IBGE); die verwendeten Kategorien zur Zuordnung von Personen zu einer Ethnie sind „Weiß“, „Braun“ und „Schwarz“. Dabei können die betroffenen Personen sich selbst einer Ethnie im Rahmen der Datenerhebung zuordnen. Das Ergebnis dieser Erhebung zeigt, dass sich mehr als die Hälfte der Bevölkerung als „Weiß“ einstuft (52,2%), mehr als ein Drittel als „Braun“ (35,8%) und rund 12% als „Schwarz“.
2. „Descent rule“: Diese Klassifikationsmethode unterscheidet sich von dem „Census format“ schon dahingehend, dass die Kategorie „Braun“ bei der Datenerhebung nicht berücksichtigt wird. Folglich können Personen nur den Kategorien „Schwarz“ oder „Weiß“ zugeordnet werden. Zudem ordnen sich die Personen bei dieser Methode nicht selbst einer Kategorie zu, sondern die Zuordnung erfolgt auf Grundlage von Stammbaumdaten („Weiß“, wenn beide Elternteile „weiß“ sind; „Schwarz“, wenn mindestens ein Elternteil „braun“ oder „schwarz“ ist). Hierdurch verändert sich die ethnische Zusammensetzung der Bevölkerung in einem erheblichen Maße: 59,3% der Bevölkerung werden als „Schwarz“ eingestuft, lediglich 40,7% als „Weiß“.

Allein anhand dieser beiden Klassifikationsmethoden wird deutlich, dass je nachdem welche Datengrundlage zur Feststellung von Ungleichheit verwendet wird, statistisch signifikante Unterschiede bei weiteren Analysen und deren Ergebnissen auftreten können. Bei der Interpretation von Ergebnissen muss daher immer auch die Datengrundlage berücksichtigt werden, auf der die Aussagen beruhen.

2͘1 „Mulatto ecsape hatch“-Problematik

Wie im vorherigen Kapitel erwähnt, ist es bei der Erhebung der Zensusdaten üblich, dass sich Personen selbst einer Ethnie zuordnen können. Ein Phänomen, was bei dieser selbstständigen Zuordnung auftritt ist, dass sich Personen in Abhängigkeit des gesellschaftlichen Status anderen ethnischen Kategorien zuordnen, die nicht der tatsächlichen bzw. ehemaligen Kategorie entsprechen müssen:

„Someone can be born black, yet become mulatto through an increase in social status“

(Golash-Boza, 2010)

In Brasilien ist dabei der Effekt zu erkennen, dass vor allem Personen der Kategorie „Braun“ nicht fest in dieser verharren. Steigt der gesellschaftliche Status einer Person (z.B. durch höheres Einkommen, Umzug in wohlhabendere Region) ist festzustellen, dass sich diese Person dann selbst eher als „Weiß“ einstuft (Schwartzman. 2007). Dieser „whitening“-Effekt im Zuge eines gesellschaftlichen Aufstieges hat zur Folge, dass selbst wenn ein Anstieg des Wohlstandes innerhalb der dunkelhäutigen Bevölkerung erfolgt, dieser statistisch nur begrenzt erfasst werden kann, da dieser durch einen Kategoriewechsel abgemindert wird. Dies hat die Konsequenz, dass selbst wenn eine Verminderung der Ungleichheit der Ethnien (z.B. in Bezug auf das Einkommen) stattfindet, diese statistisch unterrepräsentiert wird (Bailey et al., 2013).

Um diesen Effekt zu reduzieren, wäre es denkbar, die Zensusdaten zur Zusammensetzung der Ethnien aus unterschiedlichen Jahren miteinander zu vergleichen. Ist hierbei eine Ab- bzw. Zunahme einzelner Ethnien festzustellen, könnten Rückschlüsse auf das Ausmaß des „whitening“-Effekts infolge des Wirtschaftswachstums geschlossen werden. Wenngleich natürlich auch andere Faktoren (z.B. Immigration) die Zusammensetzung verändern können.

3. Humankapital vs. Diskriminierung

Neben der Auswahl der Datengrundlage, müssen bei der Beurteilung von Ungleichheit noch weitere Faktoren berücksichtigt werden. Leicht könnte man bei der Betrachtung von unterschiedlichen Einkommen in Bezug auf Ethnie und Geschlecht Rückschlüsse auf Diskriminierungseffekte ziehen. Ein solcher Rückschluss ist jedoch nicht legitim, solange Faktoren der Humankapitaltheorie unberücksichtigt bleiben. Daher werden im folgenden Kapitel die wesentlichen Bestandteile dieser Theorie erläutert und dargestellt, wann tatsächlich von einer Diskriminierung von einzelnen Personengruppen gesprochen werden kann.

3.1 Bestandteile der Humankapitaltheorie

Die grundlegende Aussage der Humankapitaltheorie ist die Annahme, dass durch ein höheres Bildungsniveau eine gesteigerte Produktivität auf dem Arbeitsmarkt erfolgt, was sich letztendlich in höheren Löhnen wiederspiegelt (Persch, 2003).

Umso mehr eine Person folglich in Bildung investiert bzw. je höher die Priorität „Bildung“ ist, desto wahrscheinlicher profitiert die Person von einem gesteigerten Einkommen (Abb.2). Die Humankapitaltheorie stellt somit einen kausalen Zusammenhang zwischen Bildung und Einkommen her, wobei andere Faktoren (z.B. Zugang zu Bildung) zunächst ausgeklammert werden. Innerhalb dieser Theorie werden folglich Einkommensunterschiede mit einem unterschiedlichen Bildungsniveau der Individuen erklärt.

Bildungsniveau Produktivität Einkommen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2: Bildungsniveau als ausschlaggebendes Kriterium zum Zugang zu höheren Einkommen innerhalb der Humankapitaltheorie (eigene Darstellung)

Entscheidend sind dabei individuelle Prioritäten, die mit dazu beitragen, dass Ungleichheit in Bezug auf das Einkommen zustande kommt. So erklären Vertreter der der Humankapitaltheorie das Lohngefälle zwischen Männern und Frauen mit einer unterschiedlichen Prioritätenliste nach Geschlecht. Frauen seien demnach eher dazu bereit auf Bildung zu verzichten, da durch Kinder und Familie der Verzicht auf eine höhere Bildung in Kauf genommen wird. Männer müssen demgegenüber die Familie finanziell versorgen, weshalb die die durchschnittliche Bildungsdauer länger ist als bei Frauen. Erst eine höhere Bildung ermögliche den Zugang zu Berufen mit einem höheren Lohnniveau, welches ausreichend ist um eine Familie zu versorgen (Lovell, 2006).

3.2 Faktoren der Diskriminierung

Wie im vorherigen Kapitel beschrieben, müssen bei unterschiedlichen Einkommen in Abhängigkeit von Ethnie und Geschlecht die Faktoren der Humankapitaltheorie berücksichtigt werden.

Demzufolge kann erst dann von einer Diskriminierung gesprochen werden, wenn das Bildungsniveau unterschiedlicher Personengruppen identisch ist und dennoch Unterschiede beim Einkommen festzustellen sind. In der Praxis bedeutet dies, dass ein niedrigeres Bildungsniveau von „Schwarzen“ im Vergleich zu „Weißen“ zu niedrigeren Löhnen bei der „schwarzen“ Bevölkerung führen wird. Ist dies der Fall, können die Einkommensunterscheide nicht bzw. nur teilweise auf Diskriminierung zurückgeführt werden.

Sollte jedoch bei einem Vergleich zwischen Personengruppen das gleiche Bildungsniveau vorhanden sein und dennoch unterschiedliche Löhne gezahlt werden, kann dies durch die Humankapitaltheorie nicht erklärt werden, weshalb dann von einer Diskriminierung ausgegangen werden kann (Einkommensunterschiede - Bildungsunterschiede = Diskriminierung).

4. Ungleichheit in Sao Paulo

Nachdem die theoretischen Grundlagen zu möglichen Verfälschungen bei der Aussage zu Ungleichheit in verschiedenen Personengruppen geklärt wurden, soll anhand des Beispiels Sao Paulo auf die Schulbildung, den Zugang zu Berufszweigen und das Einkommensniveau eingegangen werden. Dabei werden diese drei Faktoren innerhalb der vier Kategorien „afro-brasilianische Männer“, „afro-brasilianische Frauen“, „weiße Männer“ und „weiße Frauen“ verglichen und bewertet.

4.1 Bildungsniveau in Sao Paulo

Innerhalb der vier Kategorien „afro-brasilianische Männer“, „afro-brasilianische Frauen“, „weiße Männer“ und „weiße Frauen“ sind deutliche Unterschiede in Bezug auf das Bildungsniveau festzustellen (Abb. 3).

[...]

Ende der Leseprobe aus 13 Seiten

Details

Titel
Ungleichheit in Brasilien. Die Rolle von Hautfarbe und Geschlecht
Hochschule
Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg  (Max-Weber-Institut für Soziologie)
Veranstaltung
Brasilien nach der WM – Ungleichheit und Wirtschaftsorganisation
Note
1,3
Autor
Jahr
2015
Seiten
13
Katalognummer
V316148
ISBN (eBook)
9783668150300
ISBN (Buch)
9783668150317
Dateigröße
1128 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Brasilien, Ungleichheit, Ethnie, Diskriminierung
Arbeit zitieren
Alois Weiß (Autor), 2015, Ungleichheit in Brasilien. Die Rolle von Hautfarbe und Geschlecht, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/316148

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