Politische Geschlechter-Arithmetik: Die Regierung der Zahl

Gabriele Michalitsch: Politische Geschlechter-Arithmetik: Die Regierung der Zahl
Ansätze einer feministischen Kritik der Statistik

„Die Ideologie versteckt sich in der Wahrscheinlichkeitsrechnung“ (Horkheimer/Adorno 1997 [1944], 167), formulierten Horkheimer/Adorno in der Dialektik der Aufklärung mit Bezug auf die moderne Statistik. Dieser „Ideologie“[1] gehe ich im vorliegenden Beitrag am Beispiel der Geschlechterverhältnisse nach, um aufzuzeigen, wie mit Hilfe von Statistik Geschlechter regiert werden. Statistik, so die Ausgangsthese, leitet den herrschenden Blick auf geschlechtsspezifische Ungleichheiten an, formiert solcherart Wissen über Geschlechterrelationen und stellt so eine wesentliche Dimension der Produktion von Wahrheit dar, mittels derer Macht ausgeübt wird.

Um Statistik solcherart als Machttechnologie im Kontext von Geschlechterregierung zu fassen, nehme ich im Folgenden einerseits auf die historische Genese der Statistik im Kontext des Staates, andererseits auf zentrale sozioökonomische Indikatoren Bezug, anhand derer gesellschaftliche Geschlechterungleichheiten gegenwärtig m Allgemeinen vermessen werden. Statistik soll damit als zentrale Wissensform und als Element der Regierungskunst des modernen Staates auf inhärente Geschlechterdimensionen und deren Implikationen für die gegenwärtige Konstruktion von Geschlechterverhältnissen untersucht werden, um davon ausgehend sieben Thesen einer feministischen Kritik der Statistik zu formulieren.

Theoretisch knüpfe ich dabei an Foucaults Konzeptionen von Wahrheit, Macht, Regierung und Gouvernementalität an. In westlichen Gesellschaften ist Wahrheit Foucault folgend um den wissenschaftlichen Diskurs und die diesen produzierenden Institutionen zentriert. Permanenten ökonomischen und politischen Anforderungen ausgesetzt, wird sie vorrangig unter Kontrolle weniger großer politischer und ökonomischer Apparate wie Universität, Armee und Massenmedien produziert und verteilt, in Erziehungs- und Informationsapparaten zirkulierend verbreitet und konsumiert (vgl. Foucault 1978, 52). Wahrheit ist eng mit Macht verknüpft, denn nur über die Produktion von Wahrheit kann Macht – keineswegs bloß repressiv, sondern produktiv zu deuten – ausgeübt werden.

Regierung bezeichnet eine Form von Machtausübung, die Individuen durch die Produktion von Wahrheit anleitet, lenkt, führt und so zu Subjekten formt. Sie umfasst die Gesamtheit der Institutionen und Praktiken, durch welche Menschen gelenkt werden, sowie sämtliche Prozeduren, Techniken und Methoden, welche die Lenkung von Menschen untereinander gewährleisten (Foucault 1996, 119). Als „Führung der Führungen“ zielt sie auf das Verhalten von Menschen. Mit Regierung verbindet sich nicht bloße Unterwerfung oder Beherrschung von Subjekten, sondern vielmehr deren Hervorbringung. Regierung bezieht sich im Kontext des modernen Staates auf die Lenkung der Bevölkerung mit Hilfe von Sicherheitsmechanismen auf Basis des von der politischen Ökonomie hervorgebrachten Wissens. Die den Regierungstechniken des modernen Staates innewohnende Rationalität fasst Foucault mit dem Begriff der Gouvernementalität.

Dieser hier nur grob umrahmte Foucaultsche Theoriehorizont bildet den Ausgangspunkt des vorliegenden Textes, der eine erste, weiter zu elaborierende Skizze geschlechterkritisch-reflexiver Annäherung an Statistik darstellt. Intention des vorliegenden Beitrags ist nicht, mit Statistik verbundene methodische Probleme etwa der Datenerhebung oder -auswertung zu thematisieren, sondern den Statistik anhaftenden Nimbus der Objektivität (geschlechter-)kritisch zu beleuchten und den Stellenwert von Statistik für die Wahrnehmung von Gesellschaft im Allgemeinen und Geschlechterverhältnissen im Besonderen zu verdeutlichen, um damit das Politische der Statistik beispielhaft zu explizieren. Die grundlegende Bedeutung von Statistik für wissenschaftliche Forschung steht dabei nicht in Frage.

Politökonomische ebenso wie wirtschafts- und sozialwissenschaftliche Diskurse rekurrieren in hohem Maße auf – insbesondere von staatlichen Ämtern ermittelte – quantitative Daten. Diese stellen somit zumindest eine wesentliche Grundlage ökonomischer und sozialwissenschaftlicher Forschung und des von ihr produzierten Wissens dar. Mit Statistik verbindet sich der Anspruch der Abbildung von Realität, der Neutralität und Objektivität[2], sie gilt außerhalb der eigenen Disziplin meist als Methode und solcherart als Garantin „reiner“ Wissenschaft.

Reinheit geht dabei mit Härte einher. Quantitative Methoden gelten gemeinhin als „hart“ – im Gegensatz zu mit dem Attribut des „Weichen“ ausgestatteten qualitativen Methoden. Statistisch fundiertes Wissen präsentiert sich als „hard facts“ scheinbar unverrückbar, unantastbar, unbestreitbar. Mit Hilfe qualitativer Methoden generierte Forschungsergebnisse werden hingegen oft als vergleichsweise defizitär, als weniger valide betrachtet. Geschlechtliche Konnotationen von „Härte“ und „Weichheit“ markieren hier letztlich auch wissenschaftsinterne Hierarchien: rationale, standhafte, verlässliche Männlichkeit des Quantitativen, emotionale, instabile, unzuverlässige Weiblichkeit des Qualitativen. Reiner Geist, höchste Vernunft finden denn, so lässt sich schließen, nur in der mathematischen Form ihren adäquaten Ausdruck – dass dabei „schließlich die Vernunft tatsächlich die Sklavin der Leidenschaften“ (Feyerabend 1999, 252) sein mag, legt mehrfache grundlegende Verdrängungen nahe, von denen hier lediglich zwei erwähnt seien. Der Ruf des Rebells „Wider den Methodenzwang“ (Feyerabend) wird mit der Konvention etablierter wissenschaftlicher Standards gebannt, während den „Skandal der Ambivalenz“ (Bauman 1992, 33) Reduktion von Vielfalt, Trennung, Absonderung und Grenzziehung beseitigen, denn die Ermittlung von Quantitäten fordert Herstellung von Eindeutigkeit: Nur Ausschluss von Ambivalenz ermöglicht Klassifikation von Elementen und damit Quantifizierung zwecks statistischer Erfassung. Die Illusion von wissenschaftlicher Reinheit wird so erst durch Ausschließung geschaffen.[3]

Statistik verbindet sich demnach mit Eindeutigkeit und präsentiert sich als Methode, die schließlich Gesellschaft berechenbar und planbar macht, sie verspricht solcherart Sicherheit. Vor allem wenn sie gesellschaftliche Verhältnisse auf einen leicht zu fassenden numerischen Nenner bringt, scheint die Klarheit der Zahl verführerisch. Die Komplexität allzu unüberschaubarer, zunehmend globalisierter sozialer Relationen und ihrer Bewegungen vermittelt, auf statistische Zahlenreihen reduziert, Handhabbarkeit, Kontrollierbarkeit und Steuerbarkeit. Gleichermaßen entkontextualisierend wie enthistorisierend wird statistisches Wissen zu Krücke und Leuchtturm nahezu unanfechtbarer Wahrheit. Macht- und Herrschaftsverhältnisse verschwinden hinter Tabellen, Kurven und Wahrscheinlichkeiten.

Wenn Statistik etwa aus Wald exakt berechnete Kubikmeter Holz macht, artikuliert sich darin auch ein ökonomisches Interesse, das dem Gegenstand dessen Verwertung nicht bloß aufprägt, sondern diesen selbst verwandelt: Wald wird zu Holz. Statistik bringt ihr Objekt somit erst hervor, indem sie Wirklichkeit in spezifischer Weise fasst und damit ihren Gegenstand schafft – um den Preis der Vernichtung. Auf diese Weise macht sie sichtbar wie unsichtbar, lässt entstehen und bringt zum Verschwinden.

Mit Statistik verbindet sich demnach, sobald Indikatoren bestimmt werden, unweigerlich Definition. Definitionen aber sind unmittelbar mit der Herstellung von Sinnzusammenhang verknüpft und stets Ausdruck und Quelle von Macht (Kreisky/Sauer 1997, 25). Statistische Indikatoren gehen vielfach als Begriffe in den Diskurs ein, damit aber werden nicht nur Relationen hergestellt oder Vergleichsmaßstäbe gesetzt, sondern Realitäten konstruiert. Statistik ist somit nicht von Macht- und Herrschaftsverhältnissen – und Geschlechterverhältnissen als eine ihrer Artikulationsformen – zu lösen. Selbst der Rahmen ihrer Kritik wird solcherart vorgegeben, insofern ist auch diese – im Anschluss an Foucault – nie außerhalb von Macht.

Mit einem gerade im Bereich des Sozioökonomischen weitgehenden Monopol legitimer Quantifizierung ausgestattet, produzieren Staatsapparate statistischen Wissens nicht nur Datengrundlagen wissenschaftlicher Forschung, sondern vielfach auch deren Begrifflichkeit, die sich zirkulierend verallgemeinert. Statistik stellt somit ein Element von Wahrheitsproduktion dar, mit dem Wissen gebildet und gesellschaftliche Realität konstruiert wird. In Statistik artikuliert sich daher stets eine Politik der Wahrheit mit vielfältigen gesellschaftlichen Wirkungen. Die genannten statistischen Konstruktionsprozesse fügen sich der Tradition, insbesondere artikuliert sich in ihnen eine Strategie des Wissens, die, wie im Folgenden verdeutlicht wird, an den modernen Staat gekoppelt ist.

Schon etymologisch wird die enge Verknüpfung von Staat und Statistik deutlich. Das lateinische statisticum, das sich als „den Staat betreffend“ übersetzen lässt, leitet sich direkt von status (Staat) ab[4] und bezieht sich auf die Lehre vom Staat. Im 18. Jahrhundert bedeutete Statistik die systematische Sammlung vorrangig demographischer und ökonomischer Daten im staatlichen Kontext, erst ab dem 19. Jahrhundert erweiterte sich die Bedeutung des Begriffs im heutigen Sinn.

Die Anfänge der Statistik liegen zunächst in der Universitätsstatistik, die sich auf die verbale Beschreibung von Staaten beschränkte, und schließlich in der „Politischen Arithmetik“[5] des 17. Jahrhunderts, die auf aus quantitativen Daten der Staatsbeschreibung abzuleitende Gesetzmäßigkeiten zielte. Als deren Grundsteine gelten insbesondere John Graunts 1662 veröffentlichte Natural and Political Observations upon the Bills of Mortality und William Pettys Political Anatomy of Ireland (1672).[6] Schon Graunts Sammlung und Analyse von Sterbe- und Geburtslisten, aus der er auf allgemeine Gesetze der Bevölkerungsentwicklung zu schließen suchte, richtet sich insbesondere auf weibliche Fruchtbarkeit. Auch Petty widmete sich eingehend der Untersuchung von Fertilität und übertrug Graunts Ansatz schließlich auf die Ökonomie. Soziale und ökonomische Verhältnisse in messbaren Größen zu beschreiben – induktiven Empirismus im Gefolge Francis Bacons – verstand er nicht nur als Voraussetzung für die Ableitung von Gesetzmäßigkeiten, sondern insbesondere als notwendige Grundlage rationaler Staatslenkung. Statistik und Politische Ökonomie, die Adam Smith folgend „eine Lehre für den Staatsmann und Gesetzgeber entwickeln will“ (Smith 1990/1776, 347), haben in Pettys Werk gemeinsame Wurzeln.[7] Statistisches und ökonomisches Wissen sind demnach nicht voneinander zu trennen, sie dienen gleichsam als „Augen des Souveräns“, indem sie Wissen für die Führung des Staates bereitstellen, dessen Oberhaupt im Gegensatz zum pater familias „beinahe nichts, es sei denn durch die Augen anderer sieht“ (Rousseau 1977, 22).[8]

Die politische Ökonomie, die sich innerhalb der Staatsräson entwickelt und im Sinne der Bereicherung des Staates – zu dessen Vermögen nicht nur Güter, sondern primär Menschen zählen – auf Wachstum und Unterhalt der Bevölkerung zielt, ermittelt die Bevölkerung als Kräften und Techniken der Transformation zugänglich und macht sie somit als Bereich des Wissens und der Intervention sichtbar. Regierung wird damit zur „Kunst, die Macht in der Form der Ökonomie auszuüben“ (Foucault 2004, 144f).

Foucault folgend stellen Sicherheitsdispositive das charakteristische technische Instrument der Regierung des modernen Staates dar. Da sich mit der Emergenz der Bevölkerung der Blick von Regierung auf als natürlich betrachtete Phänomene richtet, die nicht durch Systeme von Aufforderungen, Befehlen oder Verboten zu reglementieren sind, sondern vielmehr respektiert, beachtet und berücksichtigt werden müssen, hat sich Regierung auf deren Verwaltung durch Beeinflussung, Erleichterung, Anreizung oder Bremsung zu beschränken. Es werden folglich Mechanismen der Sicherheit eingerichtet, Formen staatlicher Intervention, deren wesentliche Funktion darin besteht, die Sicherheit dieser natürlichen Phänomene, dieser für die Bevölkerung wesentlichen Prozesse (wie etwa wirtschaftliche) zu garantieren (Foucault 2004, 506). Sofern es sich hierbei um Erfassung und Steuerung von Leben, von biologischen Prozessen – etwa im Hinblick auf Geburten- und Sterberaten oder Lebenserwartung – handelt, nennt Foucault diese Biopolitik. Sicherheitsmechanismen werden hierbei „um dieses Zufallsmoment herum, das einer Bevölkerung von Lebewesen inhärent ist“, errichtet, um „das Leben zu optimieren“ (Foucault 2001/1996, 290). Sicherheit fungiert folglich als Oberbegriff für den Gegenstand biopolitischer, auf die Regierung von Bevölkerungen zielender Maßnahmen, Sicherheitsmechanismen sind als regulierende Kontrollen im weitesten Sinn zu verstehen.

Normalisierung fungiert hierbei als wesentliche Machttechnologie. Das als Ergebnis statistischer Analyse festgestellte „empirisch Normale“ dient als Ausgangspunkt. In der Bevölkerung auftretende Phänomene werden im Zuge ihrer statistischen Erfassung mit Normalitätskurven verknüpft und ermöglichen damit eine Ortung von Normalem und Anormalem. Die Normalitätskurven, die in ihnen ausgedrückten Häufigkeiten, dienen schließlich als Norm. Die Norm leitet sich also vom „Normalen“ ab. Normalisierung besteht darin, als ungünstig betrachtete Normalitätsverteilungen auf als günstig eingestufte zurückzuführen. Sicherheitsmechanismen etablieren demnach Normen als „optimales Mittel“ auf Basis empirischer Normalität (vgl. Foucault 2004, 88ff).

Die Kontrolle und Steuerung weiblicher Gebärfähigkeit und der damit verbundene Zugriff auf den weiblichen Körper als zentraler biopolitischer Topos wurde im Rahmen von Geschlechterforschung vielfach untersucht, doch umfassen Normalisierungsprozesse etwa auch die geschlechtsspezifische Zuweisung von bezahlter und unbezahlter Arbeit oder die Ausrichtung vielfältiger Alltagspraktiken. Dass die politische Ökonomie implizit ebenso wie explizit Männlichkeit und Weiblichkeit konstruiert und von Maskulinismus durchzogen ist[9], legt ähnliche Geschlechterdimensionen innerhalb der Statistik nahe, geschlechterkritische Untersuchungen fehlen bis dato jedoch. Dabei scheint eine feministische Analyse etwa von Adolphe Quetelets bis in die Gegenwart überaus einflussreichem Werk und dessen bestimmender Konstruktion des homme moyen vielversprechend, zumal Quetelet Körperkennzahlen wie den nach wie vor als medizinischer Standard geltenden Body-Mass-Index von diesem statistisch ermittelten „mittleren Menschen“ ausgehend entwickelte.

Abschließend sei auf einen weiteren Aspekt der Statistik verwiesen, den Foucault mit der Problematik des Gleichgewichts der europäischen Staaten verknüpft, der aber durchaus auch im Geschlechterkontext wesentlich scheint. Die Statistik fungiert nicht zuletzt als Instrument, mit dem die Kräfte des Staates – des eigenen und der anderen – vorrangig an der Größe der Bevölkerung, der Stärke der Armee, der Höhe der Produktion und dem Ausmaß natürlicher Ressourcen bemessen werden (Foucault 2004, 414). Den Feinden des Staates sollten diese Kräfte verborgen bleiben. Statistische Daten des Staates wurden folglich bis in die zweite Hälfte des 18. Jahrhunderts überwiegend geheim gehalten, sie konstituierten die „Geheimnisse der Macht“, die arcana imperii (Foucault 2004, 398).

Auf die Macht des Geheimen verweisen auch Kreisky/Sauer (1997), sie beziehen sich dabei jedoch auf Wissen und Wissenschaft. Das Geheimnis kennzeichnet das nur einem kleinen Kreis von Eingeweihten bestimmte, von diesen gehütete Wissen, das weithin Unbekannte, das Unerforschte, das sich der Erfassung zu entziehen scheint. Es deutet auf das Ungesagte, die Blindstellen der Disziplin, aber auch deren Verleugnung, auf verborgene begriffliche Bedeutungsinhalte, auf systematische Auslassungen in Begriffsdeutungen oder auf unbewusste und implizite Verwendungen von Konzepten (Kreisky/Sauer 1997, 10ff.). Das „Geheimnis der Macht“, ließe sich hier anschließen, liegt demnach in der Statistik selbst. In dem, was sich ihrem Zugriff entzieht, was sie ausblendet, was sie unsichtbar hält. Dies gilt in besonderer Weise im Hinblick auf die statistische Fassung von Geschlechterverhältnissen, die Dominanz von Männern vielfach unsichtbar macht.

Im folgenden Abschnitt wird die Problematik statistischer Konstruktion und Unsichtbarkeit anhand einzelner soziökonomischer Indikatoren verdeutlicht. Im Fokus stehen dabei ausgewählte statistische Kennzahlen, die die sozialwissenschaftliche und politische Wahrnehmung von Geschlechterverhältnissen ebenso wie davon abgeleitete (Gleichstellungs-)Politiken gegenwärtig weitgehend anleiten.

Der den sozioökonomischen Geschlechterdiskurs bestimmende statistische Blick fokussiert vielfach auf weibliche Teilhabe an spezifischen gesellschaftlichen Bereichen, etwa auf Frauenanteile in politischen oder wirtschaftlichen Führungspositionen. Nicht Dominanz von Männern wird ins Blickfeld gerückt, vielmehr lenkt die Explizierung von Frauenanteilen die Aufmerksamkeit auf ein weibliches Defizit, mit dem Frauen implizit letztlich Ungenügen zugeschrieben wird. Der Blick auf geringe Frauenanteile legt nicht etwa eine Problematisierung von Ausschließung, sondern von (weiblicher) Unzulänglichkeit nahe, auf deren Basis auch die Vorstellung eines „Aufholprozesses“ von Frauen produziert wird. Geschlechterungleichheiten an niedrigen Frauenanteilen festzumachen, entspricht folglich einer Festschreibung von Weiblichkeit als mangelhaft, mit der männliche Dominanz verschleiert wird. Eine kritische statistische Perspektive hätte demgegenüber geschlechtsspezifische Differenzen vielmehr als Frage von männlicher Macht und Herrschaft und den Fokus der Darstellung auf Männeranteile etwa in Entscheidungspositionen zu richten.

Die nähere Betrachtung einzelner Indikatoren[10], anhand derer sozioökonomische Geschlechterdisparitäten vorzugsweise vermessen werden, eröffnet vielfältige weitere Problematiken:

- Erwerbsbeteiligung: Einen grundlegenden Indikator von Geschlechterverhältnissen stellt die Erwerbsbeteiligung von Frauen dar, zu deren Messung die Frauenerwerbsquote eingesetzt wird. Die Erhöhung der Frauenerwerbsquote auf mindestens 60 % in den einzelnen EU-Mitgliedsländern wurde auch im Vertrag von Lissabon als politisches Ziel europäischer Gleichstellungspolitik festgeschrieben. Die Frauenerwerbsquote gibt den Anteil erwerbstätiger Frauen an der weiblichen Wohnbevölkerung im erwerbsfähigen Alter an, wobei üblicherweise die Altersgruppe der 15- bis 64jährigen als erwerbsfähig gilt (Statistik Austria 2012, 82).

Der kontinuierliche Anstieg der Frauenerwerbsquote ist vor allem in den letzten beiden Jahrzehnten auf die Umverteilung von Erwerbsarbeit zwischen Frauen zurückzuführen, da atypische, vielfach prekäre Beschäftigung zunehmend weibliche Vollzeiterwerbsarbeit ersetzte. Erwerbsbeteiligung impliziert demnach keineswegs Existenzsicherung. Dies wird durch die Bezugnahme auf das Labor-Force-Konzept verdeckt, dem zufolge Personen dann als erwerbstätig gelten, wenn sie in der Referenzwoche mindestens eine Stunde erwerbstätig waren, im Falle von Urlaub, Krankheit oder Elternkarenz gelten sie ebenso als erwerbstätig wie Lehrlinge (Statistik Austria 2012, 83).

- Arbeitslosigkeit: Das Labor-Force-Konzept dient im Rahmen von Eurostat auch als Grundlage der Berechnung der Arbeitslosenrate, die dem Verhältnis der Arbeitslosenzahl zur Summe von Arbeitslosen und Erwerbstätigen entspricht. Als arbeitslos gelten jene, die im Sinne des Labor-Force-Konzepts nicht erwerbstätig sind, jedoch innerhalb von zwei Wochen Erwerbsarbeit aufnehmen könnten und – während der Referenzwoche und den drei Wochen davor – aktiv Arbeit gesucht haben oder in maximal drei Monaten eine neue Stelle antreten (Statistik Austria 2012, 83). Bei dieser Ermittlung der Arbeitslosenquote ergeben sich beträchtliche Differenzen im Vergleich zur herkömmlichen österreichischen Methode. Hierbei wird die Zahl der beim Arbeitsmarktservice (AMS) als arbeitslos registrierten, nicht erwerbstätigen Personen auf die Summe aus diesen arbeitslos Gemeldeten und den – nach Angaben des Hauptverbands der Sozialversicherungsträger – unselbständig Beschäftigten bezogen (Statistik Austria 2012, 83). Die ausgewiesene Arbeitslosenquote liegt nach österreichischer Definition nahezu doppelt so hoch wie die nach Eurostat. Doch auch diese ist mit einem geschlchtsspezifischen Bias behaftet. So befinden sich etwa deutlich mehr erwerbslose Frauen als Männer in Schulungen, diese aber werden nicht als Arbeitslose gezählt. Darüber hinaus stellen Frauen einen deutlich höheren Anteil an der in Österreich zuletzt rund 126.000 Nicht-Erwerbspersonen (Statistik Austria 2014) umfassenden „Stillen Reserve“ des Arbeitsmarktes: Unter den 15- bis 64jährigen, die zuletzt zwar nicht (mehr) aktiv Arbeit gesucht haben, aber gerne erwerbstätig und innerhalb von zwei Wochen verfügbar wären (Statistik Austria 2012, 85), liegt der Frauenanteil – seit Jahren – bei rund 60 % (Statistik Austria 2014). Das tatsächliche Ausmaß an Arbeitslosigkeit von Frauen wird damit im Verhältnis zu dem von Männern deutlich unterschätzt, zumal gerade Verfügbarkeit für Erwerbsarbeit bei Frauen angesichts primärer Zuständigkeit für familiäre Betreuungsleistungen vielfach deutlich eingeschränkt ist.

- Einkommen und Vermögen: Geschlechtsspezifische Einkommensdifferenzen werden im Allgemeinen anhand von Bruttojahreseinkommen auf Basis der Lohnsteuerstatistk und anhand des Gender Pay Gap, der prozentuellen Differenz der Bruttostundenlöhne, vermessen. In beiden Fällen bildet das höhere Männereinkommen die Grundlage für die Berechnung der relativen Differenz, und verringert damit im Verhältnis zu deren Berechnung auf Basis des geringeren Fraueneinkommens deren numerischen Wert. Der vor allem im letzten Jahrzehnt verbreitete Gender Pay Gap verdeckt – weit höhere – gesamtgesellschaftliche geschlechtliche Ungleichheiten der Erwerbseinkommen durch Ausblendung unterschiedlicher Arbeitszeiten.

Statistisch gänzlich unbelichtet bleiben geschlechtsspezifische Ungleichheiten hingegen in Bezug auf Kapital- und Vermögenseinkommen. Geschlechterdisaggregierte Daten zur Vermögensverteilung in Österreich fehlen weitestgehend, deren geschlechtsspezifische Asymmetrie bleibt unsichtbar. Damit ist auch eine statistische Erfassung des geschlechterdifferenten Zugangs zu gesellschaftlichen Ressourcen nicht möglich.

- Armut: Da sich die statistische Erfassung von Armut und Armutsgefährdung auf Haushaltseinkommen bezieht und implizit deren Gleichverteilung innerhalb des Haushalts angenommen wird, wird Armut von Frauen statistisch nur sichtbar, wenn diese alleine leben. Allein lebende Frauen, egal ob in Rente oder erwerbstätig, zählen denn auch zu den Gruppen mit dem höchsten Armutsrisiko (vgl. BMASK 2010, 176f).

Diese hier nur exemplarisch aufgezeigten Tendenzen statistischer Ausblendung qua Darstellungsweise, Definition oder fehlender Erfassung machen deutlich, dass Statistik Geschlechterverhältnisse konstruiert, deren Perzeption wesentlich mitbestimmt. Dabei reicht die Problematik impliziter Geschlechtlichkeit von statistischen Größen sehr viel weiter: Wenn etwa, um nur ein Beispiel zu nennen, in Einklang mit dem herrschenden Ökonomiebegriff Wirtschaft anhand des Bruttoinlandsprodukts vermessen wird, bleiben vor allem von Frauen erbrachte Leistungen im Rahmen des privaten Haushalts oder informellen Sektors gesellschaftlich unsichtbar und solcherart auch (wirtschafts-)wissenschaftlich und (wirtschafts-)politisch unbedacht.[11]

Die Machtwirkungen der Statstik hervorhebend, werden nun abschließend – ebenso thesenhaft wie vorläufig – die zentralen Überlegungen dieses Beitrags zusammengefasst.

These 1: Statistik stellt eine zentrale Wissensform der Regierung des modernen Staates dar und bestimmt im Einklang mit der politischen Ökonomie dessen Gouvernementlität. Die Regierung der Bevölkerung ist, was Foucault außer Acht lässt, stets Geschlechter-Regierung, wie nicht zuletzt am historischen Konstitutionsprozess der Statistik deutlich wird. In diesem artikuliert sich das vorrangige Interesse des Staates an der Kontrolle weiblichen Gebärvermögens, stellten doch Mortalität und Fertilität die ersten zentralen Untersuchungsgegenstände der Statistik dar.[12]

These 2: Aus der Verknüpfung der Entwicklung von Statistik und politischer Ökonomie lässt sich schließen, dass Statistik im Kontext von Normalisierung Geschlechter weit über die Frage der Reproduktion hinaus formiert und solcherart Wirklichkeit herstellt.

These 3: Statistik durchzieht den gesamten sozioökonomischen (wissenschaftlichen) Diskurs und leitet damit den gesellschaftlichen Blick auf Geschlechterverhältnisse an, sie stellt somit eine Form von Wahrheit dar, mit der Macht ausgeübt wird. Zugleich bildet sie als Methode selbst eine wesentliche Grundlage von wissenschaftlichen Objektivitäts- und Neutralitätsansprüchen. Eben diese mit Statistik verknüpften Ansprüche lassen sich nicht aufrechterhalten.

These 4: Statistik ist die bestehende binär-hierarchische Geschlechterordnung eingeschrieben, diese artikuliert sich insbesondere an sozioökonomischen Indikatoren.

These 5: Statistik konstruiert anhand sozioökonomischer Indikatoren Geschlechterverhältnisse und unterschätzt, in dem, was sie sichtbar macht, ebenso wie in dem, was sie unsichtbar macht, systematisch gesellschaftliche Geschlechterungleichheit. Dabei kommen folgende Strategien zum Einsatz: Entnennung durch fehlende Daten (etwa Vermögensdifferenzen), spezifische Benennung durch Bestimmung von Indikatoren und damit einhergehende Ausschließung (etwa Arbeitslosenquote), Definition von Indikatoren auf der Basis männlicher Norm (etwa Gender Pay Gap).

These 6: Statistik reduziert Geschlechterverhältnisse als die gesamte Gesellschaft durchziehende Macht- und Herrschaftsverhältnisse zu „Diskriminierung“. Die Problematik einer Fokussierung auf Diskriminierung wäre vor allem in der Geschlechterforschung verstärkt zu diskutieren.

These 7: Statistik stellt ein wesentliches Kampfmittel im Ringen um den Diskurs dar, ihr emanzipatorisches Potenzial hängt grundlegend davon ab, wie sie eingesetzt und wie ihre Indikatoren ausgerichtet werden. Gegenwärtige Statistik wäre verstärkt auf Strategien der Thematisierung und Dethematisierung hin zu untersuchen, um sie so zu politisieren und ihre Machtwirkungen zu verdeutlichen.

Bauman, Zygmunt (1992): Moderne und Ambivalenz. Das Ende der Eindeutigkeit, Hamburg.

BMASK (Bundesministerium für Arbeit, Soziales und Konsumentenschutz) (2010, Hg.): Sozialbericht 2009-102, Wien.

Foucault, Michel (2001/1996): In Verteidigung der Gesellschaft. Frankfurt/Main: Suhrkamp Foucault, Michel (2004): Geschichte der Gouvernementalität I. Sicherheit, Territorium, Bevölkerung. Frankfurt/Main.

Horkheimer, Max/Adorno, Theodor W. (1997/1944): Dialektik der Aufklärung. Philosophische Fragmente (Theodor W. Adorno, Gesammelte Schriften 3, hg. v. Rolf Tiedemann), Frankfurt/Main.

Kreisky, Eva/Sauer, Birgit (1997): Heimlichkeit und Kanonisierung. Einführende Bemerkungen zur Begriffsbildung in der Politikwissenschaft, in: Kreisky, Eva/Sauer, Birgit (Hg.): Das geheime Glossar der Politikwissenschaft. Geschlechtskritische Inspektion der Kategorien einer Disziplin, Frankfurt/New York, 7-45.

Michalitsch, Gabriele (2010): Geschlechterregierung und politische Ökonomie: Was Adam Smith damit zu tun hat, dass Frauen heute weniger als Männer verdienen, in: L’Homme. Europäische Zeitschrift für Feministische Geschichtswissenschaft, H. 2/2010, 21. Jg., 119-133.

Michalitsch, Gabriele (2012): Politische Ökonomie. Begriffe, Horizonte und Wissenspolitik, in: Kreisky, Eva/Löffler, Marion/Spitaler, Georg (Hg.): Theoriearbeit in der Politikwissenschaft, Wien, 117-129.

Petty, William (1899): The Economic Writings of Sir William Petty, together with The Observations upon Bills of Mortality, more probably by Captain John Graunt, 2 Bd., hg. v. Charles Henry Hull, Cambridge.

Rousseau, Jean-Jacques (1977/1755): Politische Ökonomie (Discours sur l’économie politique), hg. v. Hans-Peter Schneider und Brigitte Schneider-Pachaly, Frankfurt/Main.

Smith, Adam (1990/1776): Der Wohlstand der Nationen. Eine Untersuchung seiner Natur und seiner Ursachen, hg. v. Hort Claus Recktenwald, München.

Statistik Austria (2012, Hg.): Arbeitskräfteerhebung. Ergebnisse des Mikrozensus, Wien.

Statistik Austria (2014): http://www.statistik.at/web_de/statistiken/arbeitsmarkt/arbeitslose_

[1] Auch wenn ich mich in weiterer Folge auf Foucault beziehe und sich dieser über den Begriff der Ideologie überaus kritisch äußerte, halte ich Horkheimers/Adornos Verständnis von Ideologie für hochgradig kompatibel mit Foucaults Konzeption des „wahren Diskurses“.

[2] Diesen Objektivitätsanspruch macht William Petty, der als einer der Begründer der Statistik gilt, im Zuge der Erläuterung seiner Methode im Vorwort zu seiner Political Anatomy of Ireland wie folgt deutlich: „The Method I take […], is not yet very usual; for instead of using only comparative and superlative Words, and intellectual Arguments, I have taken the course (as a Specimen of the Political Arithmetick ? I have long aimed at) to express my self in Terms of Number, Weight, or Measure; to use only Arguments of Sense, and to consider only such Causes, as have visible Foundations in Nature; leaving those that depend upon the mutable Minds, Opinions, Appetites, and Passions of particular Men, to the Consideration of others” (Petty 1899, Bd. 1, 207).

[3] Dies lässt sich an der Entwicklung modernen ökonomischen Denkens, auf das ich im nächsten Abschnitt näher eingehen werde, illustrieren. Die Vertreter der politischen Ökonomie fordern im 18. Jahrhundert wissenschaftliche Rationalität als unbedingt notwendige Grundlage guter Regierung. In weiterer Folge beginnen sich Wissenschaft und Entscheidung voneinander abzusetzen: einerseits „eine Wissenschaftlichkeit, die immer mehr ihre theoretische Reinheit beanspruchen, die die Ökonomie sein wird“, die andererseits „zugleich das Recht einfordern wird, von einer Regierung berücksichtigt zu werden, die ihre Entscheidung nach ihr auszurichten hat“ (Foucault 2004, 504). Ihren Höhepunkt erreicht diese Entwicklung schließlich mit der Durchsetzung der Neoklassik und der damit einhergehenden Verschiebung von der „politischen“ zur „reinen“ Ökonomie in den 1870er Jahren. Von politischen und gesellschaftlichen Verknüpfungen gelöst, wird das Feld der Ökonomie neu vermessen, mikroökonomisch ausgerichtet und zunehmend formalisiert (vgl. Michalitsch 2012, 122f).

[4] Das spätmittelhochdeutsche sta(a)t (Stand, Zustand, Lebensweise, Würde) geht auf lateinisch status (das Stehen, Stand, Stellung, Zustand, Verfassung, Rang) zurück.

[5] Der Begriff „Politische Arithmetik” selbst stammt von Petty, der ihn erstmals in einem Brief an Lord Anglesea vom 17. Dezember 1672 verwendet (Petty 1899, Vol. 1, 158).

[6] Als Hauptvertreter der politischen Arithmetik in Deutschland gilt Johann Peter Süßmilch mit seinem 1741 veröffentlichten Werk Die Göttliche Ordnung in den Verhältnissen des menschlichen Geschlechts, aus der Geburt, dem Tode und der Fortpflanzung desselben erwiesen. Der Begriff Statistik wurde 1749 von Gottfried Achenwall eingeführt.

[7] Nicht zufällig steht Petty neben Boisguillebert Marx zufolge – im Gegensatz zur gegenwärtig dominanten Setzung Adam Smiths – auch am Beginn der politischen Ökonomie

[8] Dem liegt der Bedeutungswandel zugrunde, den der Begriff der Ökonomie durch seine Übertragung von der Lenkung des Hauses auf die Lenkung des Staates durchlaufen hat, Rousseau sieht sich in seinem Beitrag zu Diderots und d’Alemberts Encyclopédie Mitte des 18. Jahrhunderts noch genötigt, auf diese Bedeutungsverschiebung Bezug zu nehmen, für Adam Smith gilt diese zwanzig Jahre später bereits als selbstverständlich, sie wird im Wealth of Nations (1776) nicht mehr thematisiert.

[9] Ich habe dies etwa am Besipiel Adam Smith verdeutlicht, siehe Michalitsch, Gabriele (2010): Geschlechterregierung und politische Ökonomie: Was Adam Smith damit zu tun hat, dass Frauen heute weniger als Männer verdienen, in: L’Homme. Europäische Zeitschrift für Feministische Geschichtswissenschaft, H. 2/2010, 21. Jg., 119-133.

[10] Die hier thematisierten Indikatoren entsprechen fast ausschließlich internationalen Standards, die insbesondere von der International Labour Organisation (ILO) und Eurostat erstellt werden.

[11] Die Gegebenheit von quantitativen Größen mag zwar die statistische Erfassung der Marktökonomie erleichtern, doch liegt Quantifizierbarkeit keineswegs in der „Natur der Dinge“, auch sie wird gesellschaftlich erst hergestellt.

[12] Als weiterer Hinweis mag auch die Persistenz der – neuerdings aufgewerteten – Demographie mit ihrer ausschließlichen Bezugnahme auf weibliche Fertilität dienen.