Beeinflusst das Alter von Erwerbspersonen die Ausprägung negativer Spillover-Effekte vom Arbeitsplatz in andere Lebensbereiche?

Abstract

Die vorliegende Arbeit umfasst den Theorieteil eines wissenschaftlichen Papers zur For- schungsfrage, ob das Alter von Erwerbspersonen die als Moderator die Ausprägung von ne- gativen Spillover-Effekten vom Arbeitsplatz in andere Lebensbereiche beeinflusst, wobei der Fokus auf Personen über 54 Jahren liegt.

Die Basis stellt das Job-Demands-Resources-Modell dar, wobei der Fokus auf den Arbeits- anforderungen liegt. Hierzu wird die Vermutung aufgestellt, dass mit zunehmendem Alter die Belastung durch Arbeitsanforderungen auf die Gesundheit von Arbeitnehmern steigt., wodurch negativer Spillover zunimmt.

Außerdem wird anhand der Humankapitaltheorie erläutert, inwiefern ein Zusammenhang zwischen der Höhe des Humankapitals älterer Arbeitnehmer und der Ausprägung negativer Spillover-Effekte vermutet wird.

Zuletzt wird auf das Fünf-Faktoren-Modell eingegangen. Der Fokus liegt auf dem Grad der Offenheit von Individuen. Hierbei soll herausgearbeitet werden, ob es eine Verbindung zwi- schen hoher Offenheit und der Ausprägung negativer Spillover-Effekte gibt.

Keywords: Spillover-Effekt, Alter, Job-Demands-Resources-Modell, Humankapitaltheorie, Bildung, Fünf-Faktoren-Modell, Digitalisierung;

Der deutsche Unternehmensmarkt befindet sich im Wandel. Aktuelle Megatrends wie etwa Vernetzung, Digitalisierung und Globalisierung verlangen eine Anpassung und Neugestaltung der Geschäftsprozesse (Horx, 2011). Die Neueinsteiger in den Arbeitsmarkt sind digital affin und kennen sich mit modernen Technologien aus (Breyer-Mayländer, 2017). Doch wie sieht es mit älteren Arbeitnehmern aus, die bereits viele Jahre einer Erwerbsarbeit nachgehen und sich nun, nach jahrelanger Routine, an neue Geschäftsprozesse anpassen müssen? Die Ar- beitsanforderungen ändern sich im Zuge des Wandels der Arbeitswelt (Bindig, 2019). Durch die digitale Revolution gewinnen Trends wie beispielsweise Cloud-Computing und Big Data Aufschwung in der Arbeitswelt. Die Kommunikation verläuft zunehmend digital, Prozesse ver- ändern sich durch die Nutzung intelligenter Systeme, Geschäftsmodelle werden revolutioniert (Stumpf, 2019). Während derzeitige Berufseinsteiger in die digitale Welt hineingeboren wur- den, bedeutet der digitale Wandel für die Generation der Babyboomer, die in den 1950ern und 1960er Jahren auf die Welt kamen, eine komplette Umstellung zu bisherigen Geschäftsmo- dellen (Breyer-Mayländer, 2017). Es stellt sich folglich die Frage, wie die Generation der so- genannten Babyboomer die nun kurz vor der Rente steht, diesen Wandel bewältigt. Hierzu wird speziell auf ältere Arbeitnehmer eingegangen, wonach der Fokus auf Individuen liegt, die zwischen 54 Jahren bis 64 Jahren alt sind.

Um herauszufinden, wie ältere Arbeitnehmer mit veränderten Arbeitsanforderungen zu- rechtkommen, soll auf die Ausprägungen von Spillover-Effekten eingegangen werden. Im All- gemeinen meint Spillover das Übertragen von Erlebtem aus einem Lebensbereich in einen anderen (Westman, 2002). In der vorliegenden Arbeit wird der Fokus von Spillover-Effekten aus der Arbeitswelt in andere Lebensbereiche untersucht. Dabei muss zwischen zwei Formen des Spillovers unterschieden werden. Positiver Spillover konzentriert sich auf den Transfer positiv besetzter Emotionen und Werthaltungen, während sich negativer Spillover durch Stress, negative Gefühle oder die Entwicklung physischer oder psychischer Krankheiten äu- ßert (Watzek, 2008).

Die vorliegende Arbeit untersucht,ob sich die Auspragung negativer Spillover-Effekte als abhangige Variable von den unabhangigen Variablen Arbeitsanforderungen, Humankapital und Personlichkeit unter der Moderatorvariable Alter signifikant beeinflussen lasst. Dazu wer- den dreiTheorien herangezogen,das Job-Demands-Resources-Model!,die Humankapitalthe- erie sowie das Funf-Faktoren-Modell, welche jeweils mit einschlagigen Studien untermauert werden.

Das Job-Demands-Resources-Model! und negatlver Splllover-Cffekt

Die zentrale Aussage des Modells ist,dass jeder Beruf mit speziellen Risikofaktoren be- zi.iglich Arbeitsstress ausgestattet ist, welche Reaktionen von lndividuen auf verschiedenen Ebenen hervorrufen. Das Modell kann in zweiEbenen unterteilt werden.

Abbildung 1 Obersicht zum Job-Demands-Resources Modell

Die erste Annahme postuliert eine Teilung in Arbeitsanforderun- 1 und -ressourcen, wobei unter )eitsanforderungen physiologi- Je, psychologische, soziale und organisationale Aspekte der Ar- beit fallen, deren Bewaltigung mit stiindigen emotionalen, kognitiven und/oder physiologischen Muhen oder speziellen Fa- higkeiten verbunden ist (Bakker & Demerouti, 2014). Als Beispiele hierfOr gelten Arbeitsbelas­ tungen in Form von erhohtem Druck auf die Mitarbeiter, Oberlastung und ein fOr die jeweilige Arbeit unzureidlend ausgestattetes Arbeitsumfeld (Bakker, Demerouti, de Boer & Schaufeli, 2003).Bezogen auf das vorliegende Modell fOhren dauerhafte Stressfaktoren, ohne Aussicht auf Minderung, zum Abbau physischer Energiespeicher.Sofem sich die lndividuen von den Stressoren nicht ausreichend erholen konnen fi.ihren diese zur volligen Erschopfung oder ha­ ben ein Burnout zur Folge (Selye,1956;Bakker & Demerouti,2007).Burnout wird von Maslach und Jackson (1984) als Zustand der mentalen Erschopfung in Kombination mit Leistungsabfall und Selbstentfremdung beschrieben. Tritt dies auf, so kann die die Fortfuhrung des Berufs zeitweilig oder dauerhaft unmöglich sein (Bakker & Demerouti, 2007; Demerouti, Bakker, Nachreiner & Schaufeli, 2001).

Gemäß der Puffer-Hypothese können ausreichende Arbeitsressourcen zu Arbeitsengage- ment und somit zu einer Kompensation von negativen Effekten, ausgelöst durch Arbeitsanfor- derungen, führen (Bakker & Demerouti, 2007). Sie umfassen soziale, physische, psychsiche oder organisationale Dimensionen, welche die Erreichung unterschiedlicher Karriereziele ermöglichen und persönliche Weiterentwicklung sowie Wachstum des Unternehmens durch Steigerung der individuellen Motivation fördern (Bakker, Demerouti, 2007). Beispiele für derartige Ressourcen sind Jobsicherheit, Rollenklarheit, angenehmes Arbeitsklima, regelmäßiges Feedback und ausreichende Unterstützung durch Kollegen oder Vorgesetzte ( Bakker et al., 2003). Fehlen besagte Ressourcen kann es zu Frustration kommen, da gesetzte Ziele nicht erreicht werden können, wodurch die Motivation letztlich sinkt und die negativen Effekte überwiegen (Demerouti & Nachreiner, 2018). Wie bereits erläutert wurde, misslingt somit die Erholung von erfahrenem Stress, wodurch es zu Krankheitsbildern wie etwa Burnout kommen kann.

Bezüglich des Job Demands-Resources Model, welches als zentrales Modell der vorlie- genden Arbeit gilt, gibt es einige Studien. Die Metaanalyse von Demerouti und Nachreiner (2018) umfasst sämtliche Analysen, die sich mit dem Zusammenhang zwischen dem Modell und Burnout sowie Arbeitsengagement beschäftigen. Hierbei wurde zwischen Studien unter- schieden, die ausschließlich Burnout und Arbeitsengagement als unabhängige Variablen ein- setzen und jene, die das Modell um weitere Faktoren wie beispielsweise Gesundheit und Mo- tivation, die Rolle personaler Ressourcen oder die Auswirkungen von Burnout beziehungs- weise Arbeitsengagement erweitern. So postulieren die Studien von Bakker, Demerouti, de Boer und Schaufeli (2003), das Burnout als Moderator zwischen Arbeitsanforderungen und der Gesamtzahl der Abwesenheitstage eines Mitarbeiters fungiert und deshalb als Kennzei- gesamtdeutschen Raum im Jahr 2017 aufgrund von Burnout, unterteilt nach Alter und Ge- schlecht, unterschied (Statista, 2019a). Hierbei wird deutlich, dass die Anzahl der Fehltage mit zunehmendem Alter ansteigt und es zudem Unterschiede zwischen den Geschlechtern gibt, wobei Frauen in jedem Alter mehr Krankheitstage aufweisen als Männer. Während auf die Gruppe der 19 bis 24-Jährigen weiblichen Personen im Schnitt 66,1 Arbeitsunfähigkeitstage ausgelöst durch Burnout entfielen, so waren es bei den 60 bis 64 Jahre alten Frauen im Mittel 220,8 Tage. Die Zahl der AU-Tage bei Männern lag zwar in jeder Altersgruppe unter der Zahl der Frauen, der Anstieg der durchschnittlichen Anzahl der Fehltage war jedoch ebenso deut- lich. Haben 19 bis 24-jährige männliche Erwerbspersonen durchschnittlich 23,6 AU-Tage, so steigt die Anzahl bei den 60 bis 64-Jährigen auf 146,3 Tage (Statistia, 2019a).

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