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Humankapital und beruflicher Erfolg

Name: Humankapital und beruflicher Erfolg
Price: 27.95 EUR
Availability: InStock
Author: Claudia Brandl
ISBN: 978-3-656-95204-6

Bachelorarbeit, 2015

51 Seiten, Note: 1

Claudia Brandl (Autor:in)

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Einführung in das Thema & Motivation
1.2 Spezifizierung der Forschungsfrage

2 Theorien und Definitionen
2.1 Humankapital
2.2 Was sind Investitionen in Humankapital?
2.3 Was sind on-the-job Fortbildungen?
2.4 Wie wird Nettoeinkommen definiert?
2.5 Wie wird beruflicher Erfolg definiert?
2.6 Was zählt zu den Berufsjahren?

3 Hypothesen & Forschungsstand
3.1 Bestehende Studien
3.2 Hypothesen
3.2.1 Hypothese 1 – Geschlecht & Investitionen in Humankapital
3.2.2 Hypothese 2 - Hochschulabschluss & Investitionen in Humankapital
3.2.3 Hypothese 3 – Abwerbungen von Hochschulabsolventen

4 Forschungsmethode
4.1 Wahl des quantitatives Vorgehens
4.2 Forschungsdesign
4.3 Definition der Zielgruppe
4.4 Ziehung der Stichprobe
4.5 Operationalisierung & Indizes
4.5.1 Abhängige und unabhängige Variablen
4.5.2 Index: beruflicher Erfolg
4.5.3 Index: Bildungsstand
4.5.4 Index: Investition in Humankapital
4.6 Probleme bei der Datenerhebung

5 Statistische Ergebnisauswertung
5.1 Deskriptive Statistiken
5.1.1 Geschlecht
5.1.2 Altersverteilung
5.1.3 Teilzeit vs. Vollzeit
5.1.4 Akademische Ausbildung
5.1.5 Berufsjahre
5.1.6 Nationalität
5.1.7 On-the-job Ausbildung
5.1.8 Nettoeinkommen
5.1.9 Stellenfindungsschwierigkeit & Maßnahmen zur Stellenfindung
5.1.10 Arbeitsstellenbezeichnung
5.1.11 Aufstiege und Verbleib im derzeitigen Unternehmen
5.2 Hypothesentests
5.2.1 Test Hypothese 1 – Frauen und Investitionen in Humankapital
5.2.2 Test Hypothese 2 – AkademikerInnen und Investitionen in Humankapital
5.2.3 Test Hypothese 3 – Abwerbungen von Hochschulabsolventen
5.2.4 Auswirkung von Investitionen in Humankapital auf beruflichen Erfolg

6 Ergebnisinterpretation & Vergleich

7 Methodenreflektion

8 Fazit

9 Anhang
9.1 Fragebogen
9.2 statistische Outputs
9.3 Quellen- & Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 - Altersverteilung

Abbildung 2 - Histogramm Berufsjahre

Abbildung 3 - Häufigkeiten Nettoeinkommen

Abbildung 4 - Histogramm Stellenfindungsschwierigkeit

Abbildung 5 - Häufigkeiten Arbeitsstellenbezeichnung

Abbildung 6 - Liniendiagramm Hypothese

Abbildung 7 - Liniendiagramm Hypothese

Abbildung 8 - gruppiertes Balkendiagramm Hypothese

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 - schulische und akademische Ausbildung

Tabelle 2 - abgeschlossene und laufende Ausbildung

Tabelle 3 - Vollzeit vs. Teilzeit

Tabelle 4 - akademische Ausbildung

Tabelle 5 - Deskriptive Statistik Aufstiege

Tabelle 6 - Deskriptive Statistik Jahre im derzeitigen Unternehmen

Tabelle 7 - Koeffiziententabelle Hypothese

Tabelle 8 - Koeffizienten Hypothese

Tabelle 9 - Kreuztabelle AkademikerIn vs. Abgeworben

Tabelle 10 - Chi-Quadrat-Test Hypothese

1 Einleitung

1.1 Einführung in das Thema & Motivation

„Nicht für das Leben, sondern für die Schule lernen wir.“^[1]

Dieses, zumeist umgekehrt verwendete, Zitat eines altrömischen Philosophen dient als Grundlage der Motivation für die vorliegende Arbeit: Wofür lernen wir wirklich? Macht ein Studium nach abgeschlossener Ausbildung eigentlich noch Sinn? Nahezu jeder Mensch musste bereits Entscheidungen im Hinblick auf Bildung oder Weiterbildung treffen: Hauptschule bzw. neue Mittelschule oder Gymnasium? Lehre oder weiterführende Schule? Studium oder Berufseinstieg?

Des Weiteren ist zu beobachten, dass beruflicher Erfolg, Kapital und auch Bildung einen immer höheren Stellenwert gegenüber den traditionellen Werten einnehmen. Körperliche Arbeit wird immer mehr durch geistige ersetzt.^[2] Auch für die Forschung ist es interessant zu sehen, wie solche Entscheidungsfindungen getroffen werden und wie sich gewisse Fortbildungen auf den Einzelnen auswirken.

Schwerpunkt der vorliegenden empirischen Arbeit soll es sein, die Unterschiede der Auswirkungen von Investitionen in Humankapital – also der verschiedenen Fortbildungsmaßnahmen - anhand verschiedener Personengruppen hervorzuheben.

Als zusätzliche Motivation dieses Themengebiet im Zuge der vorliegenden Bachelorarbeit zu behandeln, kann die Herausforderung, die Komplexität der Faktoren Humankapital und Berufserfolg auf in Zahlen fassbare Indizes zu bringen, gesehen werden. Die Herangehensweise und Operationalisierung muss gut durchdacht und umgesetzt werden um einwandfreie Ergebnisse zu erhalten.

1.2 Spezifizierung der Forschungsfrage

Bei der Betrachtung des Themas wird verstärkt Augenmerk auf die folgenden Forschungsfragen gelegt: Wie wirken sich Investitionen in Humankapital auf den beruflichen Erfolg von Berufseinsteigern aus? Lohnen sich bestimmte Investitionen in Humankapital für bestimmte Personengruppen eher als für andere?

Bevor diese Frage näher betrachtet werden kann, müssen einige Definitionen festgelegt werden: an welchen Kriterien wird beruflicher Erfolg gemessen? Was sind im Zuge dieser Arbeit Berufseinsteiger? Wie definieren wir Humankapital und was sind überhaupt Investitionen in Humankapital? All das wird in den unten stehenden Artikeln im Detail geklärt.

2 Theorien und Definitionen

2.1 Humankapital

Für den Begriff Humankapital gibt es in der Literatur verschiedenste Definitionen, wobei für die vorliegende Arbeit die Klärung von Clar & Doré am nähesten für diese Arbeit geeignet zu sein scheint:

„ Das in ausgebildeten und lernfähigen Individuen repräsentierte Leistungspotenzial einer Bevölkerung. “^[3]

Also neben den körperlichen Eigenschaften sind auch Erfahrungen und Wissen von Personen gemeint. Wir wollen uns also ansehen, wie sich ein Zuwachs von Wissen auf den beruflichen Erfolg auswirkt.

Eine berufsspezifische Weiterbildung kann – wenn man die Auswirkung auf die Produktivität des Mitarbeiters betrachtet – als Investition in Humankapital verstanden werden. Natürlich muss diese Theorie mit Vorsicht betrachtet werden: Beispielsweise ist die Fluktuation in Unternehmen heutzutage in gewissen Branchen sehr hoch, daher investieren Unternehmen nicht in alle Arbeitnehmer, sondern oft eher in diejenigen, die gut auf die besetzte Stelle passen.

2.2 Was sind Investitionen in Humankapital?

Als Investitionen in Humankapital kann nahezu jede Art von Ausbildung und Weiterbildung gesehen werden. Ebenso sind beispielsweise Auslandsaufenthalte oder Bildung der Sprache als Humankapitalinvestitionen anzusehen. Um diesen vieldimensionalen Begriff auf einen fassbaren und anwendbaren Ausdruck zu bringen, wird davon ausgegangen, dass die befragten Individuen bereits einen gewissen Bildungsstand besitzen. Dieser Bildungsstand wird natürlich bei jeder Person sukzessive und auf verschiedenste Art und Weise weiterentwickelt. Beispielsweise hat eine Person bereits vor über 12 Monaten eine BHS mit Matura abgeschlossen. Gleich danach wurde ein berufsbegleitendes Studium begonnen und innerhalb der letzten 12 Monate abgeschlossen.

Der Abschluss von Bildungsmaßnahmen innerhalb der letzten 12 Monate wird in dieser Studie als Investition in Humankapital angesehen.

2.3 Was sind on-the-job Fortbildungen?

Wie bereits Jürges & Schneider in deren Arbeit definieren, sind on-the-job Weiterbildungen eine spezielle Form der Fortbildung, die als passend zum derzeit bestehenden Arbeitsverhältnis gelten.^[4]

Im Fragebogen konnte angegeben werden, ob man bereits eine 1-tägige, eine mehrtätige oder eine mehrwöchige berufliche Weiterbildung absolviert hat oder derzeit absolviert. Außerdem fällt auch ein Praktikum (im Fragebogen wurde als Mindestdauer ein Monat angegeben) in diese Kategorie der Fortbildung. Die Befragten konnten zusätzlich angeben, ob sie eine dieser Ausbildungen derzeit besuchen, oder sie im letzten Jahr oder bereits vor über einem Jahr abgeschlossen haben. Sollte eines der Punkte noch nicht abgeschlossen, oder auch nicht geplant sein, konnte auch dies ausgewählt werden.

2.4 Wie wird Nettoeinkommen definiert?

Als Nettoeinkommen wurde das Einkommen, welches tatsächlich monatlich zur Verfügung steht, inklusive Beihilfen, Kindergeld, Pension etc., abgefragt. Die Befragten sollten Steuern und Sozialversicherungen abziehen um zum tatsächlichen Nettoeinkommen zu kommen.

2.5 Wie wird beruflicher Erfolg definiert?

Im bestehenden Forschungsstand wir beruflicher Erfolg recht unterschiedlich definiert. Vor allem, da bei vielen Erhebungen sehr unterschiedliche Daten vorliegend waren, ist dies nachvollziehbar. Für diese Arbeit wird beruflicher Erfolg aus fünf Eigenschaften gebildet: Nettoeinkommen pro Stunde, Aufstiege pro Berufsjahr, leitende Stelle/keine leitende Stelle/Praktikum, Schwierigkeit der Stellenfindung und erforderliche Maßnahmen zur Stellenfindung. Eine genauere Definition wird im Abschnitt zur Indexbildung (Kapitel 4.5.2) gegeben.

2.6 Was zählt zu den Berufsjahren?

Die befragten Personen wurden im Fragebogen aufgeklärt, wie die Berufsjahre in der vorliegenden Arbeit definiert werden:

„Wie viele Berufsjahre haben Sie bereits gesammelt? Zählen Sie auch Praktika und Studentenjobs zu dieser Dauer. Auch Teilzeitarbeit zählt hier voll zur Anzahl Ihrer Berufsjahre. Bitte zählen Sie Bundesheer oder Zivildienst nicht dazu. Dauer in Jahren (Kommastellen möglich):“^[5]

3 Hypothesen & Forschungsstand

3.1 Bestehende Studien

Die weiter unten genannten Hypothesen (Kapitel 3.2) wurden auf Basis des bestehenden Forschungsstandes gebildet. Dieser ist, wie sich bereits nach kurzer Recherche herausstellte, wirklich umfassend und kaum überblickbar. Daher wird hier nur ein Auszug der bestehenden Studien genannt, um den Rahmen der Arbeit nicht zu sprengen.

Jürges & Schneider haben sich in deren Längsschnittstudie aus Daten der SOEP 2005 intensiv mit dem Thema Auswirkungen der beruflichen Weiterbildung beschäftigt.^[6] Die Daten ihrer Studie sind aus dem Jahr 1984 – 2000 und analysiert wurde unter anderem das Einkommen in Kombination mit Fortbildungen von Personen zwischen 25 und 55 Jahren in Westdeutschland. Die Fortbildungen wurden aus dem SOEP-Erwerbskalendarium entnommen, welche sehr kurze Weiterbildungen aber teilweise nicht erfasst.^[7]

Grundsätzlich wirken sich laut deren Ergebnisse Weiterbildungen positiv auf den Erfolg aus, allerdings sind die Resultate meist nicht statistisch signifikant und auch nicht eindeutig. Es wurde angenommen, dass sich aus einer on-the-job Weiterbildung oft ein höherer Lohn ergibt. Diese Annahme wurde aber am Ende wieder relativiert – es sei wichtig diese Ergebnisse immer mit Vorsicht zu betrachten.^[8] Außerdem wird in den Raum gestellt, dass eine Weiterbildung auch für die Sicherung des bestehenden Arbeitsplatzes wichtig ist. Unternehmen sollen sich mit der Fortbildung der Mitarbeiter an neu gegebene Bedingungen am Arbeitsmarkt und in der Branche anpassen.^[9]

Der Unterschied zwischen der Studie von Jürges & Schneider zu anderen, vorangegangenen Studien ist der Zeitraum über den die Daten beobachtet wurden: bis zu 17 Jahre.^[10]

Anett Hermann und Guido Strunk haben sich in deren Studie zur Aufgabe gemacht, die Geschlechterposition im Bezug auf Karriere nach einem Abschluss an der Wirtschaftsuniversität in Wien, zu untersuchen.

Dabei wurde mittels virtueller Paarbildung erforscht, wie sich die Karriere 10 Jahre nach dem gemeinsamen Studienabschluss auf den Mann und die Frau auswirkt. Innerhalb des Paares gab es, abgesehen vom Geschlecht, keine statistischen Unterschiede im Bezug auf die mikropolitischen Eigenschaften, die soziale Herkunft sowie die Persönlichkeits- und Motivationsstruktur. Als Ergebnis konnte präsentiert werden, dass es Unterschiede im Gehalt sowie der Anzahl der unterstellten Mitarbeiter gab. Der subjektive Karriereerfolg (Zufriedenheit mit der Karriere sowie angenommener, zugeschriebener Erfolg) war innerhalb der Paare wiederrum gleich.^[11]

Mike Kühne hat sich in seiner Studie zum Berufserfolg bei Akademikern und Akademikerinnen damit beschäftigt, wovon Erfolg abhängt und wie er definiert werden kann.^[12]

Kühne benutzte für seinen Index zum Berufserfolg die folgenden Indikatoren: Einkommen, Adäquanz, sozialer Status, Arbeitszufriedenheit und Stellensuchdauer, Selbsteinstufung des Erfolgs, Wissenschaftsnähe sowie vertragliche Absicherung. In seine Ergebnisse wurden aber auch eine Berufsausbildung vor dem Studium sowie die soziale Herkunft miteinbezogen. Auch soziodemographische Merkmale wie Alter, soziale Herkunft oder Eltern spielen, laut ihm, eine nicht unterzuordnende Rolle für den beruflichen Erfolg. Natürlich muss man hier auch die Arbeitsmarktsituation im Allgemeinen betrachten.

Des Weiteren belegt er, dass Humankapital, wie er es spezifiziert, in der beruflichen Laufbahn der Hochschulabsolventen und Hochschulabsolventinnen keinen statistisch signifikanten Einfluss auf deren Berufserfolg hat. Weder am Anfang, noch am Ende der beruflichen Laufbahn der beobachteten Personen wirkt sich eine abgeschlossene Berufsausbildung vor dem Studium weder negativ, noch positiv aus.^[13]

3.2 Hypothesen

3.2.1 Hypothese 1 – Geschlecht & Investitionen in Humankapital

Wie bereits in der Einleitung genannt, treten die traditionellen Werte – und auch das traditionelle Rollenbild der Frau – immer weiter in den Hintergrund. Stattdessen ist zu erkennen, dass Eigenschaften wie Erfolg, Bildung aber auch Kapital immer wichtiger für unsere Gesellschaft werden. Ob das Geschlecht in Kombination mit Weiterbildungen einen Einfluss auf den Erfolg hat, soll mit folgender Hypothese geprüft werden:

1) Bei Frauen wirken sich Investitionen in Humankapital eher positiv auf den beruflichen Erfolg aus als bei Männern.

Wie oben bereits erwähnt, haben sich Hermann und Strunk eingehend mit dem Thema Geschlecht im Bezug auf Erfolg auseinandergesetzt. Auf Basis dieser Studien ist davon auszugehen, dass Frauen im Allgemeinen weniger an Investitionen in Humankapital verdienen als Männer.^[14] Trotzdem soll die vorliegende Hypothese das Gegenteil bestätigen.

Auch Kühne erklärt die Akademiker im Vergleich zu den Akademikerinnen als erfolgreicher. Sowohl zu Beginn, also auch am Ende der beruflichen Laufbahn kann hier ein bedeutender Einfluss gemessen werden. Am Ende der beruflichen Laufbahn ist der Einfluss des Geschlechts sogar noch höher als zu Beginn.^[15]

3.2.2 Hypothese 2 - Hochschulabschluss & Investitionen in Humankapital

Wie bereits im theoretischen Teil erwähnt, konnte Kühne belegen, dass Humankapital bei Hochschulabsolventen keinen Einfluss auf die berufliche Laufbahn hat.^[16] Im Zuge dieser Arbeit soll der umgekehrte Ansatz untersucht werden:

2) Bei Personen mit Hochschulabschluss wirken sich zusätzliche berufliche Investitionen in Humankapital eher positiv auf den beruflichen Erfolg aus als bei Personen ohne Universitätsabschluss.

Kühne untersuchte in seiner Arbeit nur den Berufserfolg von Akademikern und Akademikerinnen, nicht aber den Erfolg von nicht-Akademikern und –Akademikerinnen, was die Auswertung der Hypothese wiederrum interessant macht. Für die Ergebnisinterpretation und zum Vergleich können die Ergebnisse aus den vorangegangenen Studien von Kühne aber sehr wohl wieder herangezogen werden.

3.2.3 Hypothese 3 – Abwerbungen von Hochschulabsolventen

Im Exposé zu dieser Arbeit wurde eine weitere Hypothese aufgestellt, die aufgrund der geringen Datenmenge nicht weiter verfolgt werden konnte:

Bei Personen mit höherer sozialer Herkunft (besseren sozialen Verbindungen) wirken sich Investitionen in Humankapital eher positiv auf den beruflichen Erfolg aus als bei Personen aus niedriger sozialer Herkunft.

Die soziale Herkunft sollte unter zum Großteil aus der geographischen Herkunft resultieren (neben des Bildungsstandes der Eltern). Da aber nur eine Person in der Befragung angegeben hat, keine österreichische Nationalität zu haben, kann diese Hypothese nicht weiter verfolgt werden. Stattdessen wird eine andere Hypothese ersatzweise aufgestellt.

Granovetter stellt in seinem Buch „Getting a Job“ in den Raum, dass es im Bezug auf die Jobfindung keinen Unterschied macht, welchen Abschluss die Personen an einer Hochschule erzielt haben. Solange sie ein College oder eine Hochschule mit guten Ruf und hoher Qualität absolviert haben, werden sie eher abgeworben (suchen somit selbst nicht aktiv nach einem Job), als Personen mit Abschluss an weniger „guten“ Colleges.^[17]

Der Name der Universität oder Fachhochschule wurde in der vorliegenden Befragung nicht abgefragt, somit kann diese Hypothese Granovetters nicht exakt für die Ergebnisinterpretation wiederverwendet werden. Stattdessen wird die Hypothese für die vorliegende Arbeit folgendermaßen umgelegt:

3) Wenn eine Person einen akademischen Abschluss hat, wird sie eher abgeworben oder direkt vom Arbeitgeber kontaktiert, als wenn kein akademischer Abschluss bei dieser Person vorliegt.

Auch Franzen und Hangartner haben sich eingehend mit diesem Thema beschäftigt und herausgefunden, dass 2001 ca. 21% der Hochschulabsolventen der Schweiz keine Suche vorgenommen, sondern deren Arbeitsstelle direkt eingenommen haben.^[18]

Grundsätzlich basieren diese Ergebnisse auf Befragungen von Schweizer Hochschulabsolventen, welche ein Jahr nach Abschluss des Studiums befragt wurden.^[19]

Die Basistheorie von Granovetter - Personen, die Ihre Arbeitsstellen über soziale Kontakte gefunden haben, wären erfolgreicher – kann im Zuge dieser Arbeit aufgrund der komplexen Verstrickungen zwischen Erfolg, Bildungsstand und vorhergehender Arbeitsverhältnisse nicht im Detail erforscht werden. Wie Granovetter in seiner Zweitauflage von „Getting a job“ korrekt beschreibt, könnte die vorhergehende Arbeitsstelle über soziale Kontakte gefunden worden sein und sich daraus die derzeitige Stelle ergeben haben.^[20] Die Erforschung dieser Theorien würde aber den Rahmen der vorliegenden Arbeit übersteigen.

4 Forschungsmethode

4.1 Wahl des quantitatives Vorgehens

Als empirisches Erhebungsinstrument wird ein stark strukturierter online Fragebogen herangezogen. Grund für die Wahl dieser quantitativen Erhebungsform ist das weitgehend breit erforschte Themengebiet sowie die umfassende Literatur, welche als Basis für die Findung der Forschungsfrage sowie die Erstellung der Hypothesen dient.

4.2 Forschungsdesign

Die Forschungsfrage sollte in einer primären Erhebung mittels Querschnittsstudie erläutert werden. Die Befragung der Stichprobe wurde einmalig mittels stark strukturiertem online Fragebogen durchgeführt, welche mit einigen Filterfragen und Motivationssätzen zwischen den Blöcken kurzweilig erscheinen sollte. Die Dauer den Fragebogen auszufüllen wurde auf ungefähr fünf Minuten geschätzt.

4.3 Definition der Zielgruppe

Zielgruppe der vorliegenden Studie sind alle Personen welche bereits mehr als ein Jahr Berufserfahrung haben. Die Anzahl der Beschäftigungsjahre wird zu Beginn des Fragebogens abgefragt um mögliche Coverage-Fehler abzufangen.

4.4 Ziehung der Stichprobe

Die willkürliche Stichprobe wurde mittels dem sozialen Medium Facebook angesprochen. Der Link wurde in verschiedene Gruppen gepostet, wobei die User gebeten wurden, den Fragebogen für die Bachelorarbeit auszufüllen. So kann davon ausgegangen werden, dass sich der Aufruf mittels einem viralen (Schneeball-)System schnell verbreitet.

Grundsätzlich ist die Stichprobenziehung per Facebook nicht ideal, da man mit dieser modernen Methode den älteren Teil der Zielgruppe kaum erreichen kann. Auch ist die Stichprobe automatisch nicht gänzlich willkürlich, sondern unterliegt größtenteils einem zwar sehr gut durchdachten Social Media Algorithmus indem Menschen, welche sozial näher an den Link-Verteiler gebunden, eher den Link in deren Timeline erkennen.

Dennoch ist diese Art der Ziehung sehr effizient, da es für den Befrager kaum einen aufwand bedeutet die Fragebogen zu verteilen.

4.5 Operationalisierung & Indizes

4.5.1 Abhängige und unabhängige Variablen

Die abhängige Variable der ersten beiden Hypothesen ist der Index für beruflichen Erfolg, welcher als normierter additiver Index auf Basis der verschiedenen Items – wie unten näher beschreiben - definiert wird. Unabhängige Variablen bei den ersten beiden Hypothesen jeweils der Investitionsindex in Humankapital sowie das Geschlecht und ein vorhandener oder nicht vorhandener Hochschulabschluss.

Für die 3. Hypothese gilt wiederrum das Vorhandensein eines akademischen Abschlusses als unabhängige Variable. Als abhängige Variable können die Maßnahmen zur Stellenfindung (Musste eine Suche getätigt werden um die derzeitige Stelle zu erhalten?) herangezogen werden.

4.5.2 Index: beruflicher Erfolg

Ein sehr komplexer Index innerhalb dieser empirischen Arbeit ist der Index für Berufserfolg. Für die Bildung des Indexes waren folgende Fragen wichtig:

- Wie oft ist man innerhalb der beruflichen Laufbahn bereits aufgestiegen?
- Besetzt man derzeit eine leitende Position oder ist man selbständig?
- Welche Maßnahmen wurden für die Stellenfindung gesetzt?
- Wie schwer war es die derzeitige Stelle zu finden?
- Welches Nettogehalt bekommt man derzeit monatlich?

Natürlich können die entsprechenden Items nicht 1:1 für den Index herangezogen werden. Die Beantwortungen wurden nach und nach in einer Gruppe von Tertialen (Drittelkategorien) zugeordnet, um danach aus den gleichgepolten Items einen normierten additiven Index bilden zu können. Folgende Operationen wurden für die Standardisierung durchgeführt:

Die Aufstiege wurden durch die Anzahl der Berufsjahre dividiert (Aufstiege pro Berufsjahr). Das Ergebnis aus dieser Operation wurde danach kategorisiert. Es wurde der Maximalwert und der Minimalwert der Operation herangezogen und durch drei dividiert um die Breite der Kategorien zu erhalten.

Minimalwert: 0

Maximalwert: 1,2 (Aufstiege pro Berufsjahr)

Kategoriebreite: 0,4

So konnten die Ergebnisse dann in die Tertiale gebracht werden:

- Tertial 1 (geringe Aufstiege pro Berufsjahr): 0-0,4
- Tertial 2 (mäßige Aufstiege pro Berufsjahr): 0,4-0,8
- Tertial 3 (viele Aufstiege pro Berufsjahr): 0,8-1,2

Um die leitende Position in den Index einfließen lassen zu können, wurde folgende Kategorienaufteilung vorgenommen:

- Tertial 1: Studentenjob oder Praktikum
- Tertial 2: Angestellter
- Tertial 3: Selbständig, freiberuflich, GesellschafterIn oder leitende/r Angestellte/r bzw. Angestellte/r mit Personalverantwortung

Gegen die Hypothesen von Granovetter wurde die Findung der Stelle über soziale Kontakte etwas degradiert und zum ersten Tertial – gleichbedeutend mit niedriger Bewertung - zugeordnet. Grundsätzlich kann man sagen, dass die Findung der Stelle über einen Sozialkontakt nicht gerade für die objektiv-fachlichen Qualitäten einer Person spricht. Natürlich ist dies mit Vorsicht zu betrachten und kann von Person zu Person unterschiedlich sein.

Somit ergeben sich für das Item zur Maßnahme zur Stellenfindung folgende Tertiale:

- Tertial 1: Findung über soziale Kontakte
- Tertial 2: Findung über Direkt- oder Initiativbewerbung sowie formale Suche
- Tertial 3: keine Suche, Direktkontakt vom Arbeitgeber/Abwerbung

Des Weiteren wurde die Schwierigkeit der Stellenfindung abgefragt und in folgende Kategorien geteilt:

- Tertial 1: sehr schwer oder eher schwer
- Tertial 2: eher leicht
- Tertial 3: sehr leicht oder Abwerbung

Das Einkommen wurde zuerst normalisiert – also durch die Anzahl der Arbeitsstunden dividiert – und danach mittels Minimal- und Maximalwertmethode in die Kategorien eingeteilt:

Minimalwert: 17,5 Euro pro Arbeitsstunde

Maximalwert: 83,37 Euro pro Arbeitsstunde

Kategoriebreite: (rund) 22

- Tertial 1: 17,5 bis 31,45
- Tertial 2: 31,46 bis 61,41
- Tertial 3: 61,42 bis 83,37

Aus diesen fünf aufeinander zugeschnittenen Items wurde danach der additive und normierte Index zu beruflichem Erfolg gebildet. Die Punkte zu den Items wurden addiert und durch die Anzahl (fünf) dividiert um wieder zu einem Wert zwischen eins und drei zu kommen.

4.5.3 Index: Bildungsstand

Der derzeitige Bildungsstand wurde mittels mehrerer Itembatterien zu schulischer und akademischer Ausbildung, Sprachausbildung und on-the-job-Ausbildung abgefragt.

Neben der Befragung zur bereits abgeschlossenen Ausbildung konnte parallel die Weiterbildung innerhalb der letzten 12 Monate abgelesen werden, welche wichtig für den unten genannten Index zu Investitionen in das Humankapital waren.

Um eine Unterscheidung zwischen derzeitigen Bildungsstand und Investition in Humankapital zu erlangen, wurden für den Bildungsstand nur bereits länger bestehende Bildungs- oder Weiterbildungsmaßnahmen verwendet. Somit wurden für den Index zum Bildungsstand nur Ausbildungen betrachtet, welche bereits vor mehr als 12 Monaten abgeschlossen waren. Dies konnte in den genannten Itembatterien angegeben werden.

Schulische und akademische Ausbildung

Wie bereits in der Einleitung der Arbeit erwähnt wurde, kann es sehr schwierig sein, die verschiedensten Bildungs- und Weiterbildungsoptionen objektiv in Zahlen zu fassen. Daher wurde für diese Arbeit jede Weiterbildungsmöglichkeit einzeln gegenüber den anderen Bildungsständen abgewogen und mittels einem Wert versehen. Diese Werte wurden danach in Tertiale geordnet. Die folgenden Kombinationen wurden in den Ergebnissen angegeben – nebenstehend die zugeordneten Werte:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle1 - schulische und akademische Ausbildung

Diese numerischen Werte wurden daraufhin in folgende Kategorien eingeteilt:

- Tertial 1: 1-2
- Tertial 2: 3-5,5
- Tertial 3: 6-8,5

Neben der Schwierigkeit den Index aufgrund der Verschiedenartigkeit der Ausbildungen und Ausbildungskombinationen zu bilden, muss man in der Ergebnisinterpretation auch berücksichtigen, dass die Tertiale bewusst sehr grob gewählt wurden um ein hohes Level an Abstraktion und somit eine gute Vergleichbarkeit zu erlangen. Daher sollte auch dieser Index mit Vorsicht betrachtet werden.

Sprachausbildung

Neben den schulischen und akademischen Ausbildungen kann man auch die Sprachbildung zum Bildungsstand einer Person addieren. Die Sprachkenntnisse wurden im Fragebogen mittels einer erweiterbaren Itembatterie abgefragt, wobei die Befragten zwischen folgenden Kategorien wählen konnten (nebenstehend die zugehörigen Werte): keine Kenntnisse (0), Grundkenntnisse (1), gute Kenntnisse (2), Fließend (3), Muttersprache (4). Die Komplexität einer Sprache (beispielsweise Latein gegenüber Deutsch) wurde hier nicht beachtet. Die Sprachpunkte 1-4 wurden summiert und folgendermaßen kategorisiert:

Minimalwert: 4

Maximalwert: 15

Kategoriebreite: 3,67

Somit ergeben sich folgende Tertiale:

- Tertial 1: 4-7,67
- Tertial 2: 7,68 – 11,33
- Tertial 4: 11,34 - 15

On-the-job Ausbildung

Um die verschiedenen Möglichkeiten der on-the-job Weiterbildung zu erfassen, konnten die Befragten bis zu 4 Möglichkeiten angeben um ihre bisherigen Fortbildungen zu kategorisieren: eintägig, mehrtägig, mehrwöchig oder mind. 1-monatiges Praktikum. Den einzelnen Kategorien wurden im Nachhinein Werte zugeordnet (eintägig = 1, mehrtägig = 2, mehrwöchig = 14, mind. 1-monatig = 30).

Diese Werte wurden danach addiert und in – wie oben - in Tertiale geteilt.

Minimalwert: 0

Maximalwert: 34

Kategoriebreite: 11,33

- Tertial 1: 0 – 11,33
- Tertial 2: 11,34 – 22,67
- Tertial 3: 22,68 - 34

Grundsätzlich müssen die Angaben zur on-the-job Weiterbildung in der vorliegenden Arbeit sehr vorsichtig interpretiert werden, da aus der reinen Angabe der grob kategorisierten Fortbildungsdauer nicht ersichtlich ist, wie die Qualität, genaue Dauer und Häufigkeit derselben sind.

4.5.4 Index: Investition in Humankapital

Als Investition in Humankapital werden alle Ausbildungen, die innerhalb der letzten 12 Monate abgeschlossen wurden, betrachtet.

Aufgrund der hohen Komplexität des Indexes für Humankapital muss auch dieser Index weitgehend abstrakt betrachtet werden. Folgende Items wurden zur Bildung des Indexes herangezogen: schulische und akademische Ausbildung, on-the-job Weiterbildung und Sprachkenntnisse.

Da nur eine Person angegeben hat, innerhalb der letzten 12 Monate einen Sprachkurs oder ähnliches abgeschlossen zu haben, wurden die Sprachkenntnisse schon im Vorfeld aus dem Index genommen.

Die Tertialbildung von schulischer und akademischer Ausbildung sowie on-the-job Weiterbildungen erfolgte ähnlich wie bei der Indexbildung zum Berufserfolg, mit dem Unterschied, dass besonderes Augenmerk auf Ausbildungen, welche derzeit im Gange waren, betrachtet werden. Diese derzeit laufenden Weiterbildungen können nicht voll zum Index gezählt werden, aber auch nicht zur Gänze gestrichen werden, da viele Personen sicher einiges an Wissen mit in den Beruf und somit den Erfolg bringen. Deshalb wurden diese laufenden Weiterbildungen mit dem Faktor 0,5 in den Index gerechnet. Die folgende Tabelle beschreibt, wie die genaue Wertverteilung erfolgt ist:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle2- abgeschlossene und laufende Ausbildung

Die Punkteverteilung war hier etwas einfacher als bei der Indexbildung zum bestehenden Humankapital, da die meisten Personen doch ähnliche Ausbildung absolviert haben, was auf eine eher homogene Stichprobe im Bezug auf Investitionen in Humankapital schließen lässt.

Die Kategorien des on-the-job Faktors wurde mittels der Minimal/Maximalwert-Methode berechnet:

Minimalwert: 0

Maximalwert: 20

Kategoriebreite: 6,66

- Tertial 1: 0 – 6,66
- Tertial 2: 6,67 – 13,33
- Tertial 3: 13,34 – 20

Nach der Findung der Tertiale und der Zuordnung der Werte zu diesen Kategorien konnte der normierte, additive Index für die Höhe der Investitionen in Humankapital berechnet werden. Die einzelnen standardisierten Werte wurden dazu addiert und durch drei dividiert.

4.6 Probleme bei der Datenerhebung

Die Abfrage des Humankapitals und der (geplanten) beruflichen Weiterbildung stellte in sich die größte Herausforderung bei der Datenabfrage. Es musste überlegt werden, wie der Sachverhalt erhoben werden konnte, ohne alles doppelt abzufragen, um die Befragten nicht länger als nötig mit dem Fragebogen zu beschäftigen und somit einen Abbruch zu riskieren. Dem wurde mittels der Itembatterien, welche bestehendes Humankapital parallel zu geplanten Aus- und Weiterbildungen abfragen, entgegen gewirkt. Die Befragten konnten mit nur einer Antwort beide Indizes mit Daten befüllen.

Neben der komplexen – und deshalb sicher eher fehleranfälligen – Indexbildung kann es bei der Auswertung zu Herausforderungen im Bezug auf die Vergleichbarkeit der Daten kommen. Wie bereits im Zuge der Indexbildung erwähnt, haben Personen im Normalfall sehr individuelle Investitionen in Humankapital vorgenommen und auch recht unterschiedliche – kaum vergleichbare - berufliche Laufbahnen. Des Weiteren können auch verzerrte Angaben bzgl. des beruflichen Erfolgs das Ergebnis verfälschen. Bei der vorliegenden Arbeit wird versucht, diesen Problemen mittels durchdachter Indexbildung vorzubeugen.

Außerdem ist die Erhebungsform bei so komplexen Themen als kritisch zu betrachten. Ein online Fragebogen bei der Vielzahl an auszufüllenden Punkten kann schnell monoton werden und das Risiko eines Abbruchs ist relativ hoch. Dem wurde entgegengewirkt indem die Fragenblocks deutlich nummeriert wurden. Außerdem wurden ab und an Motivationssätze angebracht, die den Befragten bei Laune halten sollten.

5 Statistische Ergebnisauswertung

5.1 Deskriptive Statistiken

5.1.1 Geschlecht

Untypisch für eine empirische Erhebung sind beide Geschlechtsgruppen nahezu gleichermaßen in der Stichprobe vertreten. Es gab sogar einen geringfügig höheren Anteil an Männern (52,1%) gegenüber den Frauen (47,9%).

Ein möglicher Grund dafür könnte der Aufruf zur Befragung gewesen sein. Der Fokus wurde bewusst auf den beruflichen Erfolg gelegt, Humankapital als Thema wurde nicht erwähnt. Hier könnte man vermuten, dass Männer noch eher Interesse am Thema beruflichen Erfolg aufzeigen, wobei Frauen etwas weniger daran interessiert sein könnten. Dieser von Stereotypen geprägte Ansatz soll in dieser Arbeit aber nicht weiter verfolgt werden.

5.1.2 Altersverteilung

Die Altersverteilung ist relativ jung, was wahrscheinlich auf die schneeballartige Stichprobenziehung über das Social Network zurückzuführen ist. Der Mittelwert beträgt 27,79 Jahre, der jüngste Teilnehmer ist 22 und der älteste 42 Jahre alt.

Im Diagramm wurde auch die Normalverteilungskurve eingezeichnet, woraus zu entnehmen ist dass die Daten im Bezug auf das Alter relativ gut verteilt sind.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1- Altersverteilung

5.1.3 Teilzeit vs. Vollzeit

Alle Befragten, die angegeben haben 38,5 Stunden oder mehr im Durchschnitt pro Woche zu arbeiten, wurden als „Vollzeitangestellte“ eingeordnet. Alle anderen Personen werden in der vorliegenden Arbeit als Teilzeitangestellte bezeichnet.

Auf Basis dieser Kategorisierung der Antworten, befinden sich rund drei Viertel der Befragten (72,9%) derzeit in einer Vollzeitanstellung. Dies könnte sich im Allgemeinen recht positiv auf die Auswertungen auswirken, da angenommen werden kann, dass Vollzeitangestellte eher in die Zielgruppe der Berufseinsteiger fallen. Bei Teilzeitangestellten (27,1%) könnte man eher davon ausgehen, dass es sich bei der Anstellung um einen Studentenjob handelt. Daher könnte dies – bei einer höheren Anzahl von teilzeitangestellten Personen - die Ergebnisse der Hypothesen eher verfälschen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 3- Vollzeit vs. Teilzeit

5.1.4 Akademische Ausbildung

68,8% der befragten Personen (33 von 48) haben eine akademische Ausbildung abgeschlossen oder studieren zum Zeitpunkt der Befragung. Dieser Prozentsatz scheint relativ hoch, ist aber vor allem für die Hypothesen 2 und 3, in der Augenmerk auf Personen mit Hochschulabschluss gelegt wird, positiv anzusehen, da eine größere Menge an Daten besseren Einblick in die tatsächliche Situation in der Grundgesamtheit bietet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 4- akademische Ausbildung

Eine derart hohe Dichte an (angehenden) Akademikerinnen und Akademikern ist eventuell auf den Aufruf innerhalb des Freundes- und Bekanntenkreises auf Facebook sowie den Aufruf in der Studentengruppe (iBWL/BWL am BWZ) zurückzuführen.

5.1.5 Berufsjahre

Der Mittelwert der Berufsjahre ist 7,4 und gibt die ursprünglich geplante Zielgruppe (Berufseinsteiger zwischen 1 und 10 Jahren Berufserfahrung) relativ gut wider.

Trotzdem gibt es Datensätze, welche nicht mehr in die zuvor definierte Zielgruppe fallen: der Maximalwert beträgt 19 Jahre Berufserfahrung. Die geringste Anzahl an Berufsjahren wurde mit zwei Jahren angegeben und ist sehr wohl noch in der ursprünglich definierten Zielgruppe enthalten.

Wie im Histogramm zu erkennen ist, haben die meisten Teilnehmer zwischen fünf und sechs Jahre Berufserfahrung, was auf die recht junge Stichprobe zurückführen ist. Im Aufruf auf Facebook wurde – um genügend Datenmaterial zu sammeln – nicht erwähnt, dass es eine Mindestanzahl von Berufsjahren geben muss.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung2- Histogramm Berufsjahre

5.1.6 Nationalität

Dieses Item wurde deshalb im Detail betrachtet, da nur eine Person mit nicht österreichischer Nationalität an der Befragung teilgenommen hat. Dies ist unter anderem der Grund, warum die im Exposé angenommene Hypothese „Bei Personen mit höherer sozialer Herkunft (besseren sozialen Verbindungen) wirken sich Investitionen in Humankapital eher positiv auf den beruflichen Erfolg aus als bei Personen aus niedrigerer sozialer Herkunft“ nicht weiter verfolgt wurde.

5.1.7 On-the-job Ausbildung

Ein Großteil der Befragten (83,3%) hat bereits eine on-the-job Ausbildung absolviert, wobei hier die genaue Form der Weiterbildung (eintägig, mehrtägig, mehrwöchig, Praktikum) nicht weiter betrachtet wurde. Befragte, welche keine on-the-job Ausbildung abgeschlossen haben und auch derzeit nicht machen (16,7%), wurden nicht weiter im Detail dazu befragt. Es handelt sich hier somit um die Auswertung der Filterfrage.

5.1.8 Nettoeinkommen

Aus dem untenstehenden Diagramm ist zu entnehmen, dass die meisten Personen (21) über ein mittleres Einkommen von 1.500 Euro bis 2.000 Euro monatlich verfügen können.

Die weiteren Kategorien nehmen nach außen hin ab. Zwei Personen verdienen unter 700 Euro und zwei zwischen 701 bis 1.000 Euro. Sechs Personen verdienen zwischen 1.001 und 1.500 Euro monatlich und 13 Personen zwischen 2.001 und 2.500 Euro. In die Kategorie mit dem höchsten Einkommen (>2.500 Euro Netto im Monat) fallen 4 Personen.

Dies lässt zwei Schlüsse zu: die Kategorien für die Einkommensangaben wurden relativ passend gewählt und die Daten sind zumindest im Bezug auf das monatliche Nettoeinkommen annähernd gut verteilt. Wie oben erwähnt wurde das verfügbare monatliche Nettoeinkommen ohne Sozialversicherungen und Steuern aber mit Beihilfen, Pensionen und Kindergeld abgefragt.

Nicht zu vergessen ist, dass bei der Angabe des Einkommens nicht die wöchentliche Arbeitsstundenanzahl berücksichtigt wird. In den Ergebnissen wird dieser Punkt innerhalb des Index für Erfolg, bei dem das Einkommen durch die Wochenstundenanzahl dividiert wird, sehr wohl betrachtet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung3- Häufigkeiten Nettoeinkommen

5.1.9 Stellenfindungsschwierigkeit & Maßnahmen zur Stellenfindung

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung4- Histogramm Stellenfindungsschwierigkeit

Bei der Schwierigkeit die derzeit innehabende Arbeitsstelle zu finden kann man im Histogramm ebenfalls eine gute Verteilung erkennen.

Die Werte 0,900 entsprechen einem sehr schwierigen Jobfindungsprozess, 0,950 bedeutet eher schwierig, 1,000 bedeutet eher leicht, 1,050 sehr leicht und der Wert 1,100 bedeutet, dass der/die Befragte sogar abgeworben wurde um in den derzeitigen Job zu wechseln.

Hierzu passend ist zu erwähnen, dass 22,9% den derzeitigen Job über soziale Kontakte gefunden haben. Dementsprechend haben 77,1% die derzeitige Stelle nicht über soziale Kontakte, sondern über eine formale Suche, eine Direktbewerbung gefunden oder wurden vom Arbeitgeber direkt kontaktiert (Abwerbung).

5.1.10 Arbeitsstellenbezeichnung

Wie recht eindeutig aus dem Verteilungsdiagramm (Abb. 5) zu erkennen ist, haben die meisten Personen (60,4% also 29 Befragte) eine Position als Angestellte/r. An zweiter Stelle folgen die Angestellten mit Personalverantwortung sowie Personen in leitender Position (dies wurde auch im Fragebogen nicht näher definiert). Gesamt handelt es sich um 22,9% also 11 Personen). Nur wenige Personen würden ihre derzeitige Stelle als Praktikum oder Studentenjob bezeichnen (gesamt: 8,4% also 4 Personen). Auch Selbständige, freiberuflich Tätige und GesellschafterInnen sind relativ selten (8,3% also 4 Personen) in den gesammelten Daten vertreten.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung5- Häufigkeiten Arbeitsstellenbezeichnung

5.1.11 Aufstiege und Verbleib im derzeitigen Unternehmen

Der Mittelwert in den vorliegenden Daten beträgt 1,5 Aufstiege wobei der Mittelwert für die Aufstiege etwas geringer, nämlich 0,52 Aufstiege beträgt.

Maximal gab es 7 Aufstiege über die gesamte Karriere und 2 Aufstiege innerhalb der letzten 12 Monate.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle5- Deskriptive Statistik Aufstiege

Außerdem ist auch interessant zu sehen, dass die befragten Personen durchschnittlich knapp 4 Jahre im derzeitigen Unternehmen tätig sind. Das längste vorkommende Arbeitsverhältnis beträgt 17 Jahre wobei der kleinste Wert hier nur drei Monate (0,25 Jahre) beträgt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle6- Deskriptive Statistik Jahre im derzeitigen Unternehmen

5.2 Hypothesentests

Für die Hypothesentests wurden die Indizes sowie die zusätzlichen unabhängigen Variablen herangezogen und mit verschiedenen statistischen Verfahren, wie Kreuztabelle, Chi-Quadrat Test oder logistische Regression überprüft.

Außerdem wurde geprüft, ob Investitionen in Humankapital immer eine positive Auswirkung auf den beruflichen Erfolg haben.

5.2.1 Test Hypothese 1 – Frauen und Investitionen in Humankapital

Die erste Hypothese sollte mittels linearer Regression getestet werden. Es wurde also vermutet, dass eine wenn/dann Beziehung zwischen den unabhängigen Variablen Geschlecht und Investitionen in Humankapital (Index: Investitionen in Humankapital) sowie der abhängigen Variable beruflicher Erfolg (Erfolgsindex) besteht.

Mittels der Koeffiziententabelle kann man erkennen, dass Geschlecht und Investitionsindex innerhalb der vorliegenden Daten einen p-Wert größer als 0,05 und somit statistisch keinen signifikanten Einfluss auf die Zielvariable beruflichen Erfolg haben.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle7- Koeffiziententabelle Hypothese 1

Um zumindest optisch ein herzeigbares Ergebnis zu erhalten, das annähernd der Hypothese entspricht, wurde ein nach Geschlecht getrenntes Liniendiagramm erstellt, das die Auswirkung von Investitionen in Humankapital auf beruflichen Erfolg wiedergeben soll.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung6- Liniendiagramm Hypothese 1

Aus dem Diagramm kann man entnehmen, dass bei Frauen mit der Investition in Humankapital auch der berufliche Erfolg steigt, wobei das bei Männern nicht zutrifft. Bei Männern innerhalb der Stichprobe ist sogar das Gegenteil – sinkender Berufserfolg bei steigenden Humankapitalinvestitionen – zu erkennen.

5.2.2 Test Hypothese 2 – AkademikerInnen und Investitionen in Humankapital

Bei der zweiten Hypothese war die Vorgehensweise ähnlich zur Prüfung der ersten Hypothese. Es wurde zuerst statistisch mittels mehrfacher linearer Regression geprüft, ob ein Zusammenhang aus den unabhängigen Variablen, hier akademischer Abschluss und Investitionen in Humankapital, und der abhängigen Variable, Index zu beruflichem Erfolg, vorliegt.

Auch hier zeigt die Koeffiziententabelle, dass kein statistisch signifikanter Einfluss zwischen unabhängigen und abhängiger Variable vorliegt (beide p-Werte größer 0,05):

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle8- Koeffizienten Hypothese 2

Das nach Gruppen getrennte Liniendiagramm bestätigt aber die gewählte Hypothese zumindest optisch:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung7- Liniendiagramm Hypothese 2

Es ist zu erkennen, dass AkademikerInnen (beige Linie) bei steigender Investition in Humankapital größere Berufserfolge verzeichnen können als nicht-AkademikerInnen (grün).

5.2.3 Test Hypothese 3 – Abwerbungen von Hochschulabsolventen

Um die dritte Hypothese zu prüfen wurde als erster Schritt eine Kreuztabelle erstellt, um einen etwaigen groben Zusammenhang zwischen Hochschulabsolventen und deren Maßnahmen zur Jobfindung aufzuzeigen.

Die Variable „Abgeworben“ kann in drei Kategorien aufgeteilt werden: Stelle über soziale Kontakte gefunden (soz. Kontakte, 1), Stelle über Formale Suche / Initiativbewerbung / Direktbewerbung gefunden (formale Suche, 2) und direkt kontaktiert / abgeworben (abgeworben/direkt kontaktiert, 3).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle9 - Kreuztabelle AkademikerIn vs. Abgeworben

Die vertikale Variable in der Kreuztabelle ist die Variable „AkademikerIn“, welche angibt, ob die Befragten bereits einen akademischen Abschluss haben, oder nicht. Die Werte dieser Variablen wurden aus den Angaben innerhalb der Boxitems zu akademischer Bildung entnommen.

In der Kreuztabelle kann man sehen, dass sieben Personen aus der Stichprobe abgeworben wurden, drei davon sind Akademiker oder Akademikerinnen, vier nicht. Somit kann man grundsätzlich sagen, dass kein grober Zusammenhang zwischen dem Akademiker-sein und Abwerbungen vorherrscht.

Trotzdem soll eine statistische Prüfung über den Chi-Quadrat-Test vorgenommen werden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 10- Chi-Quadrat-Test Hypothese 3

Der p-Wert des Chi-Quadrat-Tests lautet 0,919 und ist somit größer als 0,05 was bedeutet, dass die Verteilung der Abwerbungen in beiden Gruppen (AkademikerInnen und nicht-AkademikerInnen) gleich zu sein scheint. Die bestätigt die Annahme aus der Kreuztabelle, dass es keine signifikanten Unterschiede gibt.

Das gruppierte Balkendiagramm in Abbildung 7 zeigt, dass es auch optisch kaum Unterschiede zwischen den Personen mit akademischem Abschluss und Personen ohne akademischen Abschluss gibt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 8- gruppiertes Balkendiagramm Hypothese 3

5.2.4 Auswirkung von Investitionen in Humankapital auf beruflichen Erfolg

Um die allgemeine Auswirkung von Investitionen in schulische, akademische oder on-the-job Weiterbildung auf den beruflichen Erfolg zu überprüfen, wurden die Indizes beruflicher Erfolg durch den Investitionsindex dividiert. Danach wurde mittels Häufigkeitstabelle geprüft, ob es auch Werte kleiner als 1 gibt. Diese Werte würden der Tatsache entsprechen, dass der Investitionsindex größer als der Erfolgsindex ist. Das Ergebnis: es gab genau eine Person, bei der der Erfolgsindex kleiner dem Investitionsindex ist, alle anderen Personen haben das umgekehrte Verhältnis (Erfolg > Investitionen).

6 Ergebnisinterpretation & Vergleich

Wie in den vorangegangenen Studien bereits belegt, gibt es viele Faktoren, die man eigentlich als wichtig für den beruflichen Erfolg einstufen könnte, welche aber statistisch nicht signifikanten Einfluss haben.

Damit, dass kaum ein negativer Zusammenhang zwischen Erfolgs- und Investitionsindex innerhalb der vorliegenden Daten zu verzeichnen war, können die Ergebnisse von Jürges & Schneider zum größten Teil bestätigt werden, welche besagen, dass sich Weiterbildungen immer positiv auf den beruflichen Erfolg auswirken.^[21]

Die Ergebnisse aus Hypothese 1 belegen, dass das Geschlecht grundsätzlich noch immer sehr starken Einfluss auf den beruflichen Erfolg im Allgemeinen hat, wobei Frauen eine größere Erfolgsquote bei steigender Investition in Humankapital verzeichnen können. Dieses Ergebnis ist aber innerhalb der vorliegenden Daten nicht statistisch signifikant. Dies geht auch mit den Ergebnissen von Hermann und Strunk – wenn auch umgekehrt - einher: Es gibt Unterschiede zwischen Männern und Frauen im Bezug auf beruflichen Erfolg (wenn man Gehalt und Anzahl der unterstellten Mitarbeiter als beruflichen Erfolg abstrahiert). ^[22]

Wie oben erwähnt, untersuchte Kühne in seiner Studie nicht exakt denselben Sachverhalt (nur Berufserfolg von AkademikerInnen wurde untersucht), dennoch sind die vorliegenden Ergebnisse gut damit zu interpretieren. Laut Kühne hat das Humankapital an sich keinen statistisch signifikanten Einfluss auf den beruflichen Erfolg und auch das kann mit den vorliegenden Untersuchungen bekräftigt werden:^[23] Investitionen in Humankapital in Kombination mit einem akademischen Abschluss haben keinen statistischen Einfluss auf den Berufserfolg. Dennoch ist auch nach der Untersuchung unumstritten, dass Akademiker einen höheren Berufserfolg verzeichnen als nicht-Akademiker.

Aus den Ergebnisse zur dritten Hypothese kann keine Bestätigung zu vorangegangenen Studien von Franzen & Hangartner und Granovetter vorgelegt werden.^[24] Die in der Stichprobe enthaltenen Personen mit akademischen Abschluss werden nicht eher abgeworben oder vom Arbeitgeber direkt kontaktiert. Das Gegenteil ist der Fall: eine größere Anzahl von Personen der Gruppe der nicht-AkademikerInnen mussten keine Maßnahmen zur Jobfindung ergreifen, sondern wurden direkt kontaktiert oder abgeworben.

7 Methodenreflektion

Facebook ist das ideale Medium zur Findung schneller Beantwortungen auf einen online Fragebogen, wobei man kaum einen Einfluss auf die Stichprobenziehung nehmen kann. Nach dem Post des Links zum Fragebogen auf SurveyMonkey.com konnten innerhalb der ersten beiden Stunden bereits über 30 vollständige Beantwortungen festgestellt werden. Aus reinem Interesse wurden mehrere Kollektoren (für verschiedene Gruppen) zur Datensammlung angelegt. In der ersten Phase der Beantwortung wurde der erste Kollektor für den Post auf der eigenen Wall benutzt. Hier konnten 33 der ersten 36 Beantwortungen verzeichnet werden. Die restlichen 3 Beantwortungen kamen über den Post in die „IBWL/BWL am BWZ“ Gruppe in den zweiten Kollektor. Es darf somit davon ausgegangen werden, dass Personen, welche die Verfasser einer Studie kennen, eher gewillt sind, auf diese zu antworten, als eher fremde Personen.

Grundsätzlich ist bei dem komplexen Sachverhalt, bei dem es sich um einen Ist-Stand von Bildung handelt, davon auszugehen, dass eine Längsschnittstudie – also eine Studie bei der dieselben Personen nach einem gewissen Intervall nochmals befragt werden – zu hochwertigeren Ergebnissen kommt. Beispielsweise hätte man den Bildungsstand der Personen abfragen und nach ca. 5 Jahren nochmals validieren können. Aufgrund des engen Zeitraums innerhalb dessen diese Arbeit verfasst werden sollte, war dies aber nicht möglich.

Außerdem kann die Bildung der sehr komplexen Indizes als kritisch betrachtet werden, da viele Beantwortungen nur kategorial und nicht exakt vorgenommen werden konnten. Dies allein kann dazu führen, dass die Ergebnisse nicht genau dem Bild der tatsächlichen Daten entsprechen. Diese Annahme gilt für alle gebildeten Indizes, im speziellen aber für den Index zur on-the-job Weiterbildung, den Index für Berufserfolg sowie den Humankapitalindex. Auch der Index für Investitionen in Humankapital ist hier mit Vorsicht zu betrachten.

Die Befragung zu den on-the-job Weiterbildungen hätte besser mit einer genauen Zeitangabe oder Intensität erfolgen sollen. Mit der abstrakten Angabe der Kategorien (eintägige, mehrtägige, mehrwöchige Fortbildung oder mind. 1-monatiges Praktikum) kann eigentlich keine genaue Angabe zur Häufigkeit und Intensität der Fortbildung gemacht werden. Eine derart detaillierte Befragung und Auswertung würde aber den Rahmen der Arbeit sprengen und wurde aus diesem Grund nicht durchgeführt.

8 Fazit

Die Ergebnisse können die in der Einleitung und den Hypothesen vermuteten Sachverhalte größtenteils bestätigen: Es treten unterschiede Auswirkungen auf den beruflichen Erfolg innerhalb verschiedener Personengruppen auf, wenn sie in ihr Humankapital investieren. Jedoch sind die Ergebnisse, wohl auch aufgrund der relativ kleinen Stichprobe, statistisch nicht signifikant. Das sich Investitionen für alle Personengruppen positiv auf den Berufserfolg auswirken, kann bestätigt werden, wenn auch ein Ausreißer in den Ergebnissen vorkommt.

Grundsätzlich ist es das Thema beruflicher Erfolg und Investitionen in Humankapital bestimmt noch Wert in vielen weiteren Studien und wissenschaftlichen Arbeiten diskutiert zu werden. Die hohe Dichte an komplexen Sachverhalten übersteigen den Rahmen einer Bachelorarbeit nahezu. Viele Konstrukte mussten deshalb so stark abstrahiert werden, dass man kaum einen praxisrelevanten Schluss daraus ziehen kann, ebenso ist die Stichprobengröße von etwas mehr als 40 Personen wohl etwas zu gering.

Nichtsdestotrotz konnten gute Vergleiche zu bestehenden Forschungsarbeiten und theoretische Schlüsse aus den vorliegenden Ergebnissen gezogen werden, welche gegebenenfalls mit der tatsächlichen Situation in unserer Gesellschaft übereinstimmen.

9 Anhang

9.1 Fragebogen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

9.2 statistische Outputs

Deskriptive Statistik zu Nettoeinkommen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Häufigkeiten der Arbeitsstellenbezeichnungen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Berufsjahre - Deskriptive Statistik

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Deskriptive Statistik zu Maßnahmen der Stellenfindung

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

9.3 Quellen- & Literaturverzeichnis

Clar, G., & Doré, J. (1997). Die Bedeutung von Humankapital. In G. Clar, & J. Doré, Humankapital und Wissen (pp. 159-174). Berlin Heidelberg: Springer.

Franzen, A., & Hangartner, D. (2005). Soziale Netzwerke und beruflicher Erfolg. Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, 443-465.

Granovetter, M. (1995). Getting a job. Chicago: The University of Chicago Press.

Hermann, A., & Strunk, G. (2012). Wichtig? Unwichtig? Welche Rolle spielt Geschlecht in Karriere? In G. Krell, D. Rastetter, & K. Reichel, Geschlecht macht Karriere in Organisationen (pp. 41-58). Berlin: edition sigma.

Jürges, H., & Schneider, K. (2005). Dynamische Lohneffekte beruflicher Weiterbildung. MEA.

Kühne, M. (2009). Berufserfolg von Akademikerinnen und Akademikern. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

Seneca, L. A. (42). Moralische Briefe an Lucilius. Brief: altrömischer Brief.

[...]

^[1] Seneca, 42 n. Chr.

^[2] vgl. Clar & Doré, 1997, S. 159

^[3] Clar & Doré, 1997, S. 159

^[4] vgl. Jürges & Schneider, 2005, S. 6

^[5] siehe Anhang: Fragebogen

^[6] vgl. Jürges & Schneider, 2005, S. 5

^[7] vgl. Jürges & Schneider, 2005, S. 11

^[8] vgl. Jürges & Schneider, 2005, S. 17 ff