Die Belohnung von Mitarbeitern in Form von Lob und die Auswirkungen auf die Produktivität von Unternehmen

Inhaltsverzeichnis

Kurzfassung

Inhaltsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Einleitung
1 Methoden
2 Ergebnisse
3 Diskussion
A Literaturverzeichnis
B Anhang

Kurzfassung

Die vorliegende Hausarbeit untersucht, ob und inwiefern sich Belohnung von Mitarbeitern in Form von Lob auf die Produktivität von Unternehmen auswirkt. Hierfür werden zunächst die zentralen Begriffe „Belohnung“ bzw. „Verstärkung“ definiert und dessen wissenschaftlicher Ursprung erläutert. Anschließend wird darauf eingegangen, warum nachbisherigen Forschungsergebnisse Belohnung zur Verhaltensänderung in Unternehmen erfolgreich eingesetzt werden kann. Aus der kritischen Fragestellung dieser Hausarbeit, ob sich Lob von Mitarbeitern auf dessen Produktivität auswirkt, wird ein entsprechendes Hypothesenpaar abgeleitet. Mittels der vorliegenden Daten des für die Hausarbeit durchgeführten Feldexperiments werden deskriptive Statistiken berechnet und graphisch dargestellt. Im Rahmen der Inferenzstatistik in Form von Signifikanztests wird letztlich die Gültigkeit der Hypothesen abschließend überprüft. Im zweiten Kapitel wird hierfür zunächst auf die Methodik des Experiments detailliert eingegangen. Im dritten Kapitel erfolgt die Auswertung und graphische Darstellung der erhobenen Daten sowie die Hypothesenprüfung. Ziel der Hausarbeit ist letztendlich, die zentralen Ergebnisse der Literaturrecherche und des Experiments vor dem Hintergrund der aufgestellten Hypothesen zu diskutieren und kritisch zu beleuchten. Abschließend erfolgt eine persönliche Einschätzung zur zentralen Fragestellung nach der Auswirkung von Mitarbeiterbelohnung auf die Produktivität in Unternehmen. Ferner werden Optimierungsvorschläge aufgezeigt, was bei zukünftigen Untersuchungen dieser Fragestellung beachtet werden sollte.

Zum Zwecke der Lesbarkeit wird auf die weibliche Form verzichtet, sämtliche Begriffe beziehen sich gleichermaßen auf Frauen und Männer.

Tabellenverzeichnis

Tabelle 2.1: Lage und Streumaße für die Variable "Vertragsabschlüsse"

Tabelle 2.2: Lagemaße für das Boxplot-Diagramm für die Variable "Vertragsabschlüsse"

Tabelle 2.3: Kontingenztabelle für die beobachteten Häufigkeiten der Variablen "Krankmeldungen"

Tabelle 2.4: Kontingenztabelle für die erwarteten Häufigkeiten der Variablen "Krankmeldungen"

Tabelle 2.5: Rangordnungstabelle nach Mann-Whitney-U-Test für die Variable "Vertragsabschlüsse"

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 2.1: Häufigkeitsverteilung für die Variable "Krankmeldungen"

Abbildung 2.2: Häufigkeitsverteilung für die Variable "Vertragsabschlüsse"

Abbildung 2.3: Boxplot-Diagramm für die Variable "Vertragsabschlüsse"

Einleitung

Ob im Umgang mit Kindern, in der Familie oder im Berufsleben – die Technik der Belohnung bzw. Verstärkung eignet sich zum Erlernen, Behalten oder Intensivieren eines gewünschten Verhaltens (Gerrig & Zimbardo, 2008).

Begrifflichkeiten wie Belohnung bzw. Verstärkung haben ihren wissenschaftlichen Ursprung im Behaviorismus. Der Behaviorismus basiert auf beobachtbaren Verhalten (Gerrig & Zimbardo, 2008, S. 193). Eine Verhaltensweise mit einem beobachtbaren Effekt auf die Umwelt wird dabei als operant beschrieben. Bei der operanten Konditionierung wiederrum wird durch eine Manipulation der Effekte, die ein bestimmtes Verhalten auf die Umwelt hat, die Wahrscheinlichkeit des Auftretens dieses Verhaltens erhöht oder gesenkt (Gerrig & Zimbardo, 2008, S. 206-207). Diesbezüglich zeigte Edward Lee Thorndike mit seinem Effektgesetz erstmals auf, dass Verhaltensweisen, die angenehme Konsequenzen zur Folge haben, häufiger auftreten, während Verhaltensweisen, denen unangenehme Konsequenzen folgen, seltener gezeigt werden (Myers, 2008, S.951). Der Psychologe und bekannteste Vertreter des Behaviorismus Burrhus Frederic Skinner setze auf Thorndike’s Forschungen auf. Er erforschte die Anwendbarkeit des Effektgesetzes im psychologischen Sinne und zeigte sowohl Möglichkeiten, als auch Grenzen auf. Er entwickelte die bereits genannte operante Konditionierung als psychologisches Vorgehen zum Erlernen von Reiz-Reaktions-Mustern (Myers, 2008, S.354). Im Rahmen seiner Forschungen kristallisierten sich zwei Arten von Verstärkern heraus, der positive Verstärker und der negative Verstärker. Generell handelt es sich bei einem Verstärker um einen Reiz, der die Wahrscheinlichkeit eines Verhaltens im Laufe der Zeit erhöht (Gerrig & Zimbardo, 2008, S. 208). Die Verstärkung muss unmittelbar erfolgen, damit das Gehirn die Aktion mit dem Reiz verknüpft. Positive Verstärker äußern sich dabei als angenehmer Reiz infolge einer gewünschten Verhaltensweise, wie zum Beispiel in Form von Lob infolge guter Arbeitsleistungen. Dahingegen handelt es sich um negative Verstärker, wenn in Folge einer gezeigten Verhaltensweise ein aversiver Reiz verringert oder beseitigt wird. Ein Beispiel wäre der Piepton in einigen Fahrzeugen, der erst nachlässt, sobald man sich anschnallt. Das Piepen als Warnsignal ist nicht lange zu ertragen und so lernt der Mensch mit der Zeit bzw. er wird darauf konditioniert, sich vor dem Losfahren direkt anzuschnallen, um den störenden Piepton zu unterbinden (Gerrig & Zimbardo, 2008, S. 209).

Zu der Frage, ob und wie sich Lob als positiver Verstärker in Unternehmen erfolgreich einsetzen lässt, gibt es bereits diverse Forschungen, die einen positiven Effekt von Lob bestätigen. Lob motiviere Mitarbeiter sogar stärker, als das Gehalt am Ende des Monats. Laut einer Studie der mittlerweile aufgekauften Beratungsgesellschaft Hay Group findet sich Geld als Motivator erst auf dem dritten Platz wieder. Heutzutage spielen Faktoren wie das Arbeitsumfeld, die Kollegen und eben Lob für die Arbeitnehmer eine viel größere Rolle (Hay Group, 2012, openpr.de). Dies zeigt auch eine Studie des wissenschaftlichen Instituts der AOK: 69,3% der 2.000 Befragten wünschen sich demnach ein Lob für gute Arbeit. Allerdings erhält nur jeder zweite tatsächlich eins (Badura et al., 2011, wido.de). Auch nach einer Studie von Oracle unter 1.500 Mitarbeitern großer europäischer Unternehmen wünschen sich 53% der Befragten mehr Anerkennung der eigenen Leistung durch direkte Vorgesetzte (Oracle, 2015, presseportal.de). Nach Myers hat mangelnde Anerkennung wiederrum oftmals Unzufriedenheit im Job zur Folge und führt zu einem schlechten und labilen Gemütszustand (2008, S.899). Lob ist nicht nur, aufgrund möglicher gesundheitlicher Einflüsse, von großer Relevanz. Es ist zudem eines der förderlichsten Mittel, um Mitarbeiter zu motivieren und hierdurch die Produktivität zu steigern. Das bewies auch die Gallup Studie von 2014, in der weltweit mehr als 4 Millionen Menschen befragt wurden. Die Ergebnisse belegen, dass Mitarbeiter, die regelmäßig gelobt werden, sowohl weniger Fehltage und Arbeitsausfälle haben, als auch individuell ihre Arbeitsproduktivität steigern (Richter, 2014, inur.de). Auch der Professor Norihiro Sadato vom National Institute for Physiological Sciences schließt sich diesen Ergebnissen mit seinem Experiment von 2012 an. In einer Studie mit 48 Erwachsenen konnte auch er belegen, dass Testpersonen, die gelobt wurden, eine zuvor gelernte Aufgabe besser beherrschten bzw. ausführten als Testpersonen, die nicht gelobt wurden (National Institute for Physiological Science, 2012, nips.ac).

Damit Lob eine positive Wirkung auf den Mitarbeiter hat, sollte es jedoch konkret formuliert sein und Vergleiche mit anderen Mitarbeitern sollten vermieden werden. Das Lob zu personalisieren und auf den jeweiligen Mitarbeiter zuzuschneiden ist demnach wichtig (Myers, 2008, S.899).

In dieser Hausarbeit wird die Forschungsfrage untersucht, ob und inwiefern sich eine Belohnung als positiver Verstärker in Form von Lob durch Führungskräfte auf die Produktivität von Mitarbeitern tatsächlich auswirkt. Die Produktivität wird hierfür durch zwei Variablen gemessen – Vertragsabschlüsse und Krankmeldungen. Im Fokus des hierfür durchgeführten Experiments stehen zwei Gruppen beziehungsweise Abteilungen – der Bereich Nord und der Bereich Süd. Die Führungskräfte erstgenannter Abteilung wurden instruiert, ein Lob auszusprechen, sobald ihre Mitarbeiter ein gewünschtes Verhalten zeigen. Es wird eruiert, ob es einen Unterschied in der Produktivität zwischen den beiden Gruppen gibt – demzufolge handelt es sich um Unterschiedshypothesen mit dem Bereich Nord als Testgruppe und dem Bereich Süd als Kontrollgruppe (Huber, Meyer & Lenzen, 2014, S. 14).

In Hinblick auf die bisher aufgeführten Forschungsergebnisse, ist damit zu rechnen, dass sich Belohnung positiv auf die Motivation von Mitarbeitern auswirkt und somit zur Verhaltensänderung in Unternehmen erfolgreich eingesetzt werden kann. Es wird somit ein positiver Einfluss von Belohnung auf die genannten Variablen vermutet – also, dass in der Testgruppe, in der Lob ausgesprochen wird, die Anzahl an Vertragsabschlüssen steigt und sich die Krankmeldungen reduzieren.

In den folgenden Kapiteln werden somit folgende Unterschiedshypothesen geprüft:

Nullhypothesen (H0), die keinen positiven Effekt in der Population annehmen:

- Der Einsatz von Lob durch die Vorgesetzten hat keinen positiven Effekt auf die Krankmeldungen der Mitarbeiter in Bereich Nord (1)
- Der Einsatz von Lob durch die Vorgesetzten hat keinen positiven Effekt auf die Anzahl der Vertragsabschlüsse der Mitarbeiter in Bereich Nord (1)

Alternativhypothesen (H1), die gegen die Nullhypothesen getestet werden und somit einen Effekt in der Population annehmen:

- Der Einsatz von Lob durch die Vorgesetzten hat einen positiven Effekt auf die Krankmeldungen der Mitarbeiter in Bereich Nord (1)
- Der Einsatz von Lob durch die Vorgesetzten hat einen positiven Effekt auf die Anzahl der Vertragsabschlüsse der Mitarbeiter in Bereich Nord (1)

1 Methoden

Bei dem für diese Hausarbeit durchgeführten Experiment wurden die Teilnehmer gemäß des Between-subjects-Designs in zwei Gruppen aufgeteilt, die Versuchs- und die Kontrollgruppe. Untersucht wurde im Rahmen unabhängiger Messungen. Unabhängig bedeutet in diesem Zusammenhang, dass den Gruppen unterschiedliche Personen zugehörten, so dass die Beobachtungen der einen Gruppe, nicht von den Werten der anderen Beobachtungen abhängen (Goodwin, 2010, S. 207).

Beleuchtet wurden der Bereich Nord und der Bereich Süd des Sales – Bereichs eines unbekannten Unternehmens, in dem zuvor mehrere Beschwerden von Kunden eingegangen sind, die zu lange in der Hotline warten mussten, bis sie von einem Mitarbeiter beraten wurden. Zusätzlich wurde im letzten Quartal eine Abnahme der Anzahl an Vertragsabschlüssen und eine Zunahme der Krankmeldungsrate beobachtet. Die Gruppen sind gut miteinander vergleichbar, da die Abteilungen sowie die Umsätze und die Anzahl an Vertragsabschlüsse ähnlich groß sind.

Im Rahmen der Datenerhebung wurden die Führungskräfte des Bereichs Nord instruiert, ihre Mitarbeiter mündlich zu loben, wenn diese in angemessener Zeit einen Anruf entgegennehmen. Die Führungskräfte des Bereichs Süd erhielten keinerlei Handlungsvorgaben. Somit stellt der Bereich Nord die Versuchs- und der Bereich Süd die Kontrollgruppe dar. Nach dem festgelegten Intervall von einem Monat wurden die Anzahl der Vertragsabschlüsse und der Krankstand bzw. die Krankmeldungsrate geprüft.

Die erhobenen Daten wurden in eine Datenmatrix in Microsoft Excel übertragen, in der neben dem jeweiligen Bereich, jeder Versuchsteilnehmer eine Zeile und die Variablen (Items) eine Spalte erhalten hat. Anschließend wurden auf dieser Basis statistische Berechnungen durchgeführt.

Die Werte für die Variable "Vertragsabschlüsse" sind auf metrischem Skalenniveau. Daraus ermittelt wurden der Mittelwert und die daraus resultierenden Streu- und Lagemaße Median, Varianz und Standardabweichung. Aufgrund des hohen Mittelwertes wurde für die Standardabweichung zusätzlich der Variationskoeffizient berechnet – dieser weist durch seine Dimensionslosigkeit eine gute Vergleichbarkeit bei hohen Werten auf (Kosfeld et al., 2016, S. 131). Zur genaueren Prüfung möglicher Ausreißer bei der Verteilung der Daten, wurden die ermittelten Daten in einem Boxplot-Diagramm übertragen und analysiert. Um abschließend den Zusammenhang zwischen Lob und der Anzahl der Vertragsabschlüsse zu bestätigen oder zu verwerfen, wurde sich für ein nonparametrisches Verfahren entschieden, welches vorhergegangen Ergebnissen obliegt. In diesem Fall wurde sich für das Mann-Whitney-U-Verfahren entschieden, da metrisch skalierte Daten vorliegen und Unterschiede bei unabhängigen Stichproben untersucht werden. Mithilfe des genannten Verfahrens lässt sich der Unterschied zwischen den Gruppen anhand der Vergabe von Rängen und deren anschließender Auswertung, testen (Schäfer, 2015).

Hinter der Variablen "Krankmeldung" steht weder ein genauer Wert, noch ist die Zuordnung einer Rangfolge möglich. Es wird lediglich unterschieden, ob keine oder mindestens eine Krankmeldung vorliegt. Es handelt sich demnach um nominalskalierte Daten. In diesem Fall ist es nicht möglich die Durchschnittswerte zu berechnen oder den Median zu ermitteln, weshalb sich auf die Berechnung des Modalwertes beschränkt wird (Schäfer, 2013, S. 16). Es wird zudem ermittelt, ob ein signifikanter Zusammenhang zwischen Lob und den Krankmeldungen der beiden Bereiche besteht. Es kann dabei nicht mit einem vergleichenden Verfahren, wie dem T-Test gerechnet werden, da dieser mit Mittelwertunterschieden rechnet, die wir bei den vorliegenden Daten nicht berechnen können. In diesem Fall wurde sich daher für den Chi-Quadrat-Test entschieden, da sich dieser vor allem für das Testen von Zusammenhängen von Variablen mit nominalskalierten Daten eignet. Die Daten der Krankmeldungen wurden hierfür in eine erstellte Kontingenztabelle für die beobachteten Häufigkeiten übertragen und eine weitere Kontingenztabelle erstellt, für welche die erwarteten Häufigkeiten berechnet und ebenfalls übertragen wurden.

Wird durch die Datenauswertung ein Unterschied der Produktivität beider Bereiche in Form eines positiven Effekts auf den Bereich Nord festgestellt, gelten die Alternativhypothesen als bestätigt. Bleibt der Nachweis des positiven Effekts im Bereich Nord hingegen aus, müssen hingegen die Alternativhypothesen verworfen und stattdessen die Nullhypothesen angenommen werden.

Alle Auswertungen und Ergebnisse werden im folgenden Kapitel erläutert und graphisch dargestellt.

2 Ergebnisse

Insgesamt wurden 39 Datensätze erhoben - 20 für die Versuchsgruppe, den Bereich Nord und 19 für die Kontrollgruppe, den Bereich Süd.

Entgegen der Werte der Variablen "Vertragsabschlüsse", die ordinalskaliert sind, sind die Werte der Variablen "Krankmeldungen" nominalskaliert. Mit den vorhandenen Daten lässt sich daher lediglich der Modalwert berechnen. Hier weisen die Gruppen einen unterschiedlichen Wert auf. Im Bereich Süd ist die Merkmalsausprägung, die am häufigsten vorkommt, also der Modalwert, "1" – demnach gibt es mehr Mitarbeiter mit mindestens einer Krankmeldung, als Mitarbeiter ohne Krankmeldung. Im Bereich Nord ist es genau andersherum, hier gibt es mehr Mitarbeiter ohne Krankmeldung, als Mitarbeiter mit mindestens einer Krankmeldung. Um dies deutlicher zu machen wurde die Häufigkeitsverteilung der Krankmeldungen für den Bereich Nord und Süd noch einmal mit einem Säulendiagramm dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.1: Häufigkeitsverteilung für die Variable "Krankmeldungen"

Hinsichtlich der Variablen "Vertragsabschlüsse" wurden jeweils für die Versuchs- und die Kontrollgruppe der Mittelwert (Durchschnittswert bezogen auf alle Versuchsteilnehmer einer Gruppe), Median (Wert, der genau in der Mitte aller Werte der Verteilung liegt), die Varianz (misst die Streuung der Werte relativ zum Erwartungswert = Streuungsstärke), die Standardabweichung (Maß für die Streuung der Werte einer Zufallsvariablen um ihren Erwartungswert = Streuungsbreite) und der Variationskoeffizient errechnet.

Nachfolgend sind die Ergebnisse der Lage- und Streumaße bezogen auf die Variable "Vertragsabschlüsse" in Tabellenform zusammengestellt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2.1: Lage und Streumaße für die Variable "Vertragsabschlüsse"

In Tabelle 2.1 ist ersichtlich, dass der Mittelwert im Bereich Nord um 4,45 und im Bereich Süd um 3,16 vom jeweiligen Median abweicht. Somit lassen sich hier bereits Ausreißer vermuten. Die Differenz der Mittelwerte zueinander beträgt 41,39 und die Differenz der Standardabweichung beträgt 26,86, was ebenfalls auf eine erhöhte Streuung deutet. Es sei aber darauf hingewiesen, dass es aufgrund der hohen Anzahl an Vertragsabschlüssen zu einer verzerrten Darstellung der Ergebnisse kommen kann. Eventuell höher wirkende Abweichungen können demnach allein aus den hohen Zahlenwerten resultieren. Es wurde daher zusätzlich der Variationskoeffizient ermittelt. Hiermit können hohe Werte vergleichbarer dargestellt werden. Allerdings ist auch hier zwischen den Bereichen Nord und Süd eine Differenz der Werte erkennbar, diese beträgt 0,3, was erneut auf Ausreißer schließen lässt.

Nachdem an diversen Stellen von Ausreißern auszugehen ist, wurden die Daten der Vertragsabschlüsse für den Bereich Nord und den Bereich Süd zur besseren Veranschaulichung in ein Diagramm (Abbildung 2.2) überführt. Der Bereich der y-Achse („Anzahl Vertragsabschlüsse“) wurde auf den Zahlenbereich 700-1010 beschränkt, um mögliche Ausreißer besser kenntlich zu machen.

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