Auswirkungen des Bildungssystems auf die berufliche Chancengleichheit

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Zielsetzung

2 Datensatz
2.1 Datenanalyse

3 Ergebnisse

4 Diskussion
4.1 Fazit

5 Literaturverzeichnis

Anhang

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Interaktionsplot des Modells [R]

Abbildung 2: Boxplot der Analyse [SAS]

Abbildung 3: Schematische Darstellung des finnischen Bildungssystems (Aufbau des finnischen Bildungssystems, 2014)

Abbildung 4: Interaktionsplot [SAS]

Abbildung 5: Einflussplot [R]

Abbildung 6: Grundlegende Plots der ANOVA [R]

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Beschäftigungszahlen in % nach Bildungsstufen, für die Berufssparte Managerin Deutschland und Finnland von 2000 bis 2014 (United Nations Economic Commission for Europe)

Tabelle 2: Gruppierung der ISCED Level

Tabelle 3: ANOVA Ergbenisse zum angewandten Modell Teil 1

Tabelle 4: ANOVA Ergebnisse zum angewandten Modell Teil 2

Tabelle 5: Grundlegende Daten des Boxplots

Tabelle 6: Übersicht derAusbildungslevel nach ISCED 2011

Tabelle 7: Statistische Parameter des Datensatzes (United Nations Economic Commission for Europe)

Tabelle 8: Entwicklung Arbeitslosesnzahlen in % (United Nations Economic Commission for Europe)

Tabelle 9: Entwicklung Bevölkerungszahlen Deutschland und Finnland (United Nations Economic Commission for Europe)

1 Einleitung

In den Medien wird das Thema Bildung und berufliche Chancengleichheit immer wieder aufgegriffen. Bei diesen Beiträgen liest man jedoch selten positives. „Der deutsche Pisa-Aufstieg ist gestoppt - warum?“ (Warnecke, Burchard, & Kühne, 2016) oder „Abitur oder Realschulabschluss bevorzugt: Hauptschüler bekommen keine Lehrstellen“ (Dämon, 2015).

Seit den positiven Resultaten der finnischen Schüler bei den PISA Studien wird das deutsche und das finnische Bildungssystem verstärkt verglichen. Dieser Vergleich mit einem skandinavischen Bildungssystem ist jedoch nicht neu für Deutschland. Bereits in den 1960er und 70er Jahren, in der damaligen Gesamtschuldiskussion, richtete sich der Blick nach Norden. Damals stand jedoch, anders als heute, Schweden im Mittelpunkt (Waldow, 2010).

Der nun auf Finnland gerichtete Fokus wird auf den wahrgenommenen Erfolg des finnischen Bildungssystems und der finnischen Wirtschaft bzw. Gesellschaft begründet (Waldow, 2010). Jedoch gibt es nicht nur positive Stimmen, bezogen auf das finnische Bildungssystem „Finnlands Pisa-Wunder entpuppt sich als Irrtum“ (Vitzthum, 2015).

Neben den Allgemeinen, rein bildungsgetriebenen Faktoren, wird das deutsche Bildungssystem als ungerecht und unsozial angesehen. So haben es Kinder aus bildungsfernen Schichten als auch Kinder mit Migrationshintergrund sehr schwer, die optimale Förderung für einen guten Bildungsabschluss zu erhalten. In keinem Land hängt der Bildungserfolg der Kinder so stark vom sozialen Level der Eltern ab wie in Deutschland (Klasen & Wagner, 2013).

1.1 Zielsetzung

Anhand der bereits erläuterten Fakten stellt sich die Frage, welchen Einfluss das Bildungslevel gemäß International Standard Classification of Education (ISCED) und die Herkunft (Deutschland oder Finnland) auf die berufliche Chancengleichheit haben. Des Weiteren ist zu klären, welchen Anteil das jeweilige Bildungssystem auf das Ergebnis hat.

Aus der Forschungsfrage lässt sich die Nullhypothese "Das Land und das Bildungslevel haben keinen signifikanten Einfluss auf die berufliche Chancengleichheit" ableiten.

Diese Behauptung wird im Folgenden, exemplarisch anhand der Berufsgattung „Manager“ überprüft.

2 Datensatz

Der verwendete Datensatz beinhaltet Messwerte bezogen auf den prozentualen Anteil der Manager aus den Jahren 2000 bis 2014 und ist in Tabelle 1 dargestellt.

Tabelle 1: Beschäftigungszahlen in % nach Bildungsstufen, für die Berufssparte Managerin Deutschland und Finnland von 2000 bis 2014 (United Nations Economic Commission for Europe)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Diese Messwerte sind durch das Land und das Ausbildungslevel gemäß ISCED 2011 kategorisiert. Diese Kategorisierung erfolgt abweichend zu den einzelnen Leveln nach ISCED 2011 in Gruppen. Diese Gruppen sind in Tabelle 2 aufgelistet.

Tabelle 2: Gruppierung der ISCED Level

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Daten stammen von der Website der United Nations Economic Commision (UNECE) und wurde dort für die Zwecke dieser Hausarbeit zusammengestellt.

Es wurde explizit die Berufsgattung Manager gewählt, da diese Berufsgattung zumeist einen hohen Bildungsabschluss erfordert.

Der Datensatz weist vier Variablen á 90 Daten auf. Diese teilen sich in eine abhängige Variable (Anteil Manager), eine unabhängige Variable (Ausbildungslevel) sowie zwei kategorisierende Variablen (Land, Jahr) auf.

2.1 Datenanalyse

Zur statistischen Analyse wird die mehrfaktorielle Varianzanalyse angewandt. Grund hierfür sind die metrisch abhängige Variable (Anteil Manager) sowie die ordinal unabhängige Variable (Jahr).

Das Prinzip der Varianzanalyse besteht in der Zerlegung der Varianz der abhängigen Variable. Die Gesamtvarianz setzt sich aus der sogenannten "Varianz innerhalb der Gruppen" und der "Varianz zwischen den Gruppen" zusammen. Bei einer mehrfaktoriellen Varianzanalyse wird die Varianz zwischen den Gruppen weiter aufgegliedert, und zwar in die Varianz der einzelnen Faktoren und die Varianz der Interaktion(en) der Faktoren. Im Rahmen einer Varianzanalyse wird die Varianz zwischen den Gruppen mit der Varianz innerhalb der Gruppen verglichen. Das Signifikanzniveau liegt bei 5%.

Die Datenanalyse wird mit den Programmen R sowie dem Programm SAS durchgeführt, hierbei erfolgt die grundlegende Auswertung durch das Programm SAS und wird durch eine sekundäre Auswertung mit R überprüft.

3 Ergebnisse

Die Analyse des Datensatzes zeigt, dass das angewandte Modell einen p-Wert <,0001 bei einem F-Wert von 8,925 aufweist. Die Quadratsumme des Modells beträgt 1225,0422. Der Freiheitsgrad des Modells liegt bei DF 2. Der Standardfehler hat eine Quadratsumme von 431,820 bei einem Freiheitsgrad von DF 84. Die Ergbenisse des Modells werden in Tabelle 3 übersichtlich dargestellt.

Tabelle 3: ANOVA Ergbenisse zum angewandten Modell Teil 1

Quelle DF Quadratsumme F-Wert Pr>F

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Für das angewandte Modell ergeben sich ausßerdem ein Bestimmtheitsmaß von 0,7394, eine Koeffiziens Varianz von 64,6449 sowie eine Residual standard error von 2,267.

Tabelle 4: ANOVA Ergebnisse zum angewandten Modell Teil 2

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Des Weiteren werden die Parameter der ANOVA auf Basis des Landes und des Ausbildungslevels ermittelt. Für Finnland werden im ISCED Level 0 - 2 ein Mittelwert von 5,13 bei einer Standardabweichung von 2,55 ermittelt, für Deutschland werden im gleichen Level ein Mittelwert von 2,65 bei einer Standardabweichung von 0,56 ermittelt.

Der Mittelwert von Finnland beträgt bei dem ISCED Level 3 - 4 4,53 bei einer Standardabweichung von 2,09 und für Deutschland beträgt der Mittelwert im selben Level 4,51 bei einer Standardabweichung von 0,71.

Im ISCED Level 5 - 8 hat Finnland einen Mittelwert von 13,71 bei einer Standardabweichung von 4,34 und Deutschland hat in diesem Level einen Mittelwert von 8,75 bei einer Standardabweichung von 0,55. Diese Ergebnisse werden in Tabelle 7 übersichtlich dargestellt.

Abbildung 1 sowie Tabelle 7 zeigen deutlich, dass in Finnland mit einem Bildungslevel aus der Kategorie 0-2 sowie 5-8 deutlich bessere berufliche Chancen bestehen als in Deutschland. Des Weiteren ist zu erkennen, dass in dem Bildungslevel der Kategorien 3-4 in Finnland als auch in Deutschland, die gleichen beruflichen Chancen bestehen, da sich die Kurven in diesem Punkt nicht signifikant unterscheiden.

Abbildung 1: Interaktionsplot des Modells [R]

Die für den Boxplot zugrundeliegenden Daten sind in Tabelle 5 dargestellt. Der Boxplot in Abbildung 2 sowie Tabelle 5 verdeutlichen, dass in Deutschland die Beschäftigungszahlen in den Jahren 2000 bis 2014 konstanter sind als in Finnland im gleichen Zeitraum. Dies ist daran zu erkennen das Deutschland eine geringere Spannweite mit 1,50 für das Level 0-2, 1,90 für Level 3-4 und 1,80 für Level 5-8 gegenüber Finnland mit 6,70 für das Level 0-2, 5,70 für das Level 3-4 und 11,60 für das Level 5-8 aufweist. Des Weiteren weisen die geringeren Interquartilsabstände im Level 0-2 von 1,10, Level 3-4 von 1,30 und Level 5-8 von 0,70 in Deutschland gegenüber den Interquartilsabständen im Level 0-2 von 5,30, Level 3-4 von 3,90 und Level 5-8 von 6,60 in Finnland auf konstantere Beschäftigungszahlen über die Jahre je Ausbildungslevel hin

Tabelle 5: Grundlegende Daten des Boxplots

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Boxplot der Analyse [SAS]

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