Analyse des zweiten Teilmodells:

Differenzielle Wirkung des Arbeitgeberimages

In den Discrete-Choice-Modellen wird grundsätzlich der Zusammenhang zwischen einer binär abhängigen Variablen in Form einer diskreten Auswahlentscheidung und einer oder mehre-ren metrisch und/oder kategorial skalierten unabhängigen Variablen untersucht (WEIBER und MÜHLHAUS, 2010). Dabei wird anhand der beobachteten Daten die Wahrscheinlichkeit be-stimmt, dass ein Individuum n eine bestimmte Alternative i aus einer begrenzten Menge C (steht für: Choice-Sets) von Alternativen wählt. Die Auswahlwahrscheinlichkeit einer Alternative durch ein Individuum P_n(i) basiert auf der Nutzenmaximierungsannahme der Zufallsnutzenthe-orie, d.h. es wird die Alternative mit dem größten individuellen Nutzen gewählt (LOUVIERE et al., 2000). Mit der nutzenmaximierenden Verhaltensannahme lassen sich die Discrete-Choice-Modelle zugleich von der logistischen Regression abgrenzen, da eine vergleichbare Annahme dort nicht vorhanden ist (TEMME, 2009).

Allerdings ist der Nutzen U_i eines Entscheidungsträgers als latente Variable nicht direkt be-obachtbar, sodass hierbei Wahrscheinlichkeitsaussagen über das Entscheidungsverhalten der Befragten getroffen werden müssen. Ursächlich hierfür sind folgende Aspekte (MAIER und WEISS, 1990, zit. in ENNEKING, 2003):

1. Wesentliche sozioökonomischen Variablen können nicht in ihrer Gesamtheit erfasst wer- den. So dürfte die Arbeitgeberwahlentscheidung von Befragten, die eine starke Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt wahrnehmen, anders ausfallen als bei potenziellen Bewerbern, die ihre Arbeitsmarktchancen als eher negativ einschätzen. Infolgedessen können zwei Be- fragte, die sich anhand der beobachteten Größen nicht unterscheiden, aufgrund dieser Ein- schätzung bzw. Erfahrung zu unterschiedlichen Wahlentscheidungen gelangen.

2. Relevante persönlichkeitsspezifische Merkmale, wie beispielsweise Einstellungen oder Werthaltungen, lassen sich aufgrund unvollkommener Instrument-Variablen weder direkt noch indirekt messen.

3. Neben soziökonomischen und persönlichkeitsspezifischen Merkmalen erweisen sich auch die unbeobachteten Produktalternativen als bedeutsame Einflussfaktoren auf die Wahl- entscheidung. Dies liegt darin begründet, dass es im Forschungskontext äußerst schwierig ist, sämtliche relevanten Produkteigenschaften ausreichend in einem Wahlexperiment zu berücksichtigen. So lassen sich beispielsweise nicht alle möglichen Eigenschaften des Pro- duktes Stellenangebot darstellen, wodurch a priori ein gewisser Informationsverlust in Kauf genommen werden muss.

Tab. 6-6: Zusammenhänge von soziodemographischen Merkmalen mit dem Präferenzmaß von Maßnahmen (Eigene Berechnungen, 2012)

Die Operationalisierung des Nutzens ist zwar grundsätzlich über beobachtbare Größen, zu de-nen Eigenschaften und Merkmale der Alternativen und Entscheidungsträger zählen, möglich.

Allerdings kann der Nutzen auf der Datengrundlage der beobachtbaren Größen nur zu einem gewissen Teil erklärt werden, was eine Zerlegung der latenten Variablen in eine deterministi-sche Komponente Vi und eine stochastideterministi-sche Komponente ei erfordert (URBAN, 1993; E NNE-KING, 2003):

(3) U_i = V_i + e_i

Gemäß der Nutzenmaximierungsannahme wählt ein Entscheidungsträger i die Alternative j dann aus, wenn der Nutzen Ui dieser Alternative höher ist als der Nutzen der übrigen Wahl-alternativen:

(4) U_j´i > U_ji für j = 1…J

Wird der Nutzen Ui in seine deterministische und einen stochastische Bestandteile zerlegt, so resultiert:

(5) V_j´i + e_j´i > V_ji + e_ji

oder

(6) V_j´I – V_ji > e_ji – e_j´i

Aus einer wahrscheinlichkeitstheoretischen Umformulierung ergibt sich die Wahlwahrschein-lichkeit einer Alternative j`:

(7) P_j‘i = Prob (V_j‘i - V_ji > e_ji - e_j‘i) für j = 1 … J \ j‘

Gemäß Gleichung (7) wählt der Entscheidungsträger i die Alternative j´, wenn der beobacht-bare Nutzen dieser Alternative größer ist als der Nutzen jeder anderen Alternative und diese Nutzendifferenz zugleich nicht durch die stochastische Größe e_ji - e_j‘i überlagert wird.

Zur empirischen Umsetzung dieses Modells muss die aus beobachtbaren Größen bestehende deterministische Komponente V_ji als eine Funktion des Parametervektors X_ji dargestellt wer-den, der seinerseits einen substanziellen Beitrag zur Erklärung individueller Unterschiede im Wahlverhalten der Entscheidungsträger leistet (URBAN, 1993). In der Regel wird hierbei ein linearer Zusammenhang unterstellt mit βi als Parametervektor und X_ji stellvertretend für be-obachtbare Merkmale der Alternativen j und Entscheidungsträger i, worunter im Einzelnen folgende Variablen fallen (ENNEKING, 2003):

132 ERGEBNISSE DER EMPIRISCHEN UNTERSUCHUNG

1. Sozioökonomische Variablen, die über die Befragten n, jedoch nicht über die Alternativen i variieren.

2. Generische Variablen, die sowohl über die Befragten n als auch über die Alternativen i variieren.

3. Alternativenspezifische Variablen, die nur über eine Alternativ i variieren und für alle übrigen Alternativen den Wert null annehmen.

Um die Parameterschätzung mithilfe der Maximum-Likelihood-Schätzung (ML) vorzunehmen, muss die dazugehörige stochastische Größe e über geeignete Verteilungsannahmen modelliert werden. Dabei wird das als Standard geltende multinomiale Logit-Modell (MNL) über eine Extremverteilung der Störterme beschrieben (TEMME, 2009). Aus der Nutzenmaximierungs-annahme und der Annahme extremwertverteilter Störterme resultiert die klassische Form des MNL-Modells:

(8)

P_ji gibt die Wahlwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit der beobachteten Merkmale an. Somit ent-spricht die Wahlwahrscheinlichkeit einer Alternative dem Nutzen einer Alternative im Verhält-nis zum Nutzen aller verfügbaren Alternativen. Hieraus resultiert ein Wertebereich zwischen null und eins, wobei sich die Summe aller Wahlwahrscheinlichkeiten zu eins aufaddiert. Das MNL-Modell ist allerdings nur unter der sog. IIA-Annahme (Independence of Irrelevant Al-ternatives) gültig, bei der von einem festen Substitutionsmuster ausgegangen wird (URBAN, 1993). Diese Annahme besagt, dass die Störterme e unabhängig von den anderen Alternativen im Choice-Set C sind. Es wird also zum einen angenommen, dass sich das Verhältnis von zwei Alternativen unabhängig von den übrigen zur Wahl stehenden Alternativen nicht ändert. Al-lerdings erweist sich diese Annahme in vielen Fällen als unrealistisch, da sich die verfügbaren Alternativen sehr wohl auf die Wahlwahrscheinlichkeit auswirken können. Ferner wird inner-halb des MNL-Modells vorausgesetzt, dass der Parametervektor β der Nutzenfunktion über alle Befragten identisch ist. Auch diese Annahme lässt sich in der Realität nur schwer aufrechter-halten, da die Präferenzen einzelner Alternativen und Einflussfaktoren zwischen den Befragten variieren können (TEMME, 2009). So können beispielsweise flexible Arbeitszeiten für freizei-torientierte Personen einen höheren Stellenwert einnehmen als für Personen, die ihrer Freizeit keine besondere Bedeutung beimessen. Das MNL-Modell kann solche individuellen Unter-schiede im Responseverhalten nur eingeschränkt berücksichtigen. Während also beobachtbare Unterschiede, wie beispielsweise Präferenzen, adäquat berücksichtigt werden können, gelingt dies bei der unbeobachteten Heterogenität in Form von individuellen Unterschieden nicht (U R-BAN, 1993). Infolgedessen kann es beim MNL-Modell zu verzerrten Parameterschätzungen

50

bare Nutzen dieser Alternative größer ist als der Nutzen jeder anderen Alternative und diese Nutzendifferenz zugleich nicht durch die stochastische Größe e

ji

- e

j'i

überlagert wird.

Zur empirischen Umsetzung dieses Modells muss die aus beobachtbaren Größen bestehende deterministische Komponente V

ji

als eine Funktion des Parametervektors X

ji

dargestellt wer-den, der seinerseits einen substanziellen Beitrag zur Erklärung individueller Unterschiede im Wahlverhalten der Entscheidungsträger leistet (U

RBAN

, 1993). In der Regel wird hierbei ein linearer Zusammenhang unterstellt mit ȕ

i

als Parametervektor und X

ji

stellvertretend für be-obachtbare Merkmale der Alternativen j und Entscheidungsträger i, worunter im Einzelnen folgende Variablen fallen (E

NNEKING

, 2003):

1. Sozioökonomische Variablen, die über die Befragten n, jedoch nicht über die Alternativen i variieren.

2. Generische Variablen, die sowohl über die Befragten n als auch über die Alternativen i variieren.

3. Alternativenspezifische Variablen, die nur über eine Alternativ i variieren und für alle üb-rigen Alternativen den Wert null annehmen.

Um die Parameterschätzung mithilfe der Maximum-Likelihood-Schätzung (ML) vorzuneh-men, muss die dazugehörige stochastische Größe e über geeignete Verteilungsannahmen mo-delliert werden. Dabei wird das als Standard geltende multinomiale Logit-Modell (MNL) über eine Extremverteilung der Störterme beschrieben (T

EMME

, 2009). Aus der Nutzenmaximie-rungsannahme und der Annahme extremwertverteilter Störterme resultiert die klassische Form des MNL-Modells:

ܲ

_௝௜

ൌ ݁

^{௑௝Ʈ௜ఉ}

σ ݁

_௝ ^௑௝௜ఉ

(8)

P

ji

gibt die Wahlwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit der beobachteten Merkmale an. Somit entspricht die Wahlwahrscheinlichkeit einer Alternative dem Nutzen einer Alternative im Verhältnis zum Nutzen aller verfügbaren Alternativen. Hieraus resultiert ein Wertebereich zwischen null und eins, wobei sich die Summe aller Wahlwahrscheinlichkeiten zu eins aufad-diert. Das MNL-Modell ist allerdings nur unter der sog. IIA-Annahme (Independence of Irre-levant Alternatives) gültig, bei der von einem festen Substitutionsmuster ausgegangen wird (U

^RBAN

, 1993). Diese Annahme besagt, dass die Störterme e unabhängig von den anderen

133 ERGEBNISSE DER EMPIRISCHEN UNTERSUCHUNG

kommen, was wiederum zu nicht validen Schlussfolgerungen führt. Ein alternatives Modell, in dem sowohl die Berücksichtigung unbeobachteter Heterogenität zwischen den Befragten als auch die Verletzung bzw. Aufhebung der IIA-Annahme zulässig ist, ist das Mixed-Multinomial-Logit-Modell (TEMME, 2009). Das Ziel dieses Modells besteht darin, unter Aufrechterhaltung der Nutzenmaximierungsannahme die Wahlwahrscheinlichkeiten flexibler als im MNL-Modell zu modellieren, indem bestimmte Attribute der Befragten als entscheidungsträgerspezifische Parameter in der Nutzenfunktion berücksichtigt werden. URBAN (1993) zählt zu solchen ent-scheidungsträgerspezifischen Attributen beispielsweise soziodemographische Variablen, Ein-stellungen oder Werthaltungen und bezeichnet diese als X-Variablen. Demgegenüber werden alternativenspezifische Attribute, wie beispielsweise das Arbeitgeberimage im Falle des Pro-duktes Stellenangebot, Z-Variablen genannt. Mithilfe von Mixed-Logit-Modelle können so-wohl entscheidungsträgerspezifische als auch alternativenspezifische Attribute in einem Modell geschätzt werden Es ergibt sich die folgende Wahlwahrscheinlichkeit (URBAN, 1993):

(9)

Das Mixed-Logit-Modell kam hier zum Einsatz, da sowohl entscheidungsträgerspezifische als auch alternativenspezifische Attribute gemeinsam modelliert werden sollen. Die Schätzung des Choice-Modells erfolgte in dieser Arbeit mit dem Softwareprogramm STATA 10.0. Die Ent-scheidung, die None-Option bei der weiterführenden Analyse nicht zu berücksichtigen, stützte sich neben den oben dargestellten methodischen Aspekten auf einem statistischen Modellver-gleich, bei dem das Modell einmal mit dem vollständigen Datensatz und einmal mit dem Da-tensatz ohne die None-Option geschätzt wurde. Zur Modellbewertung wurde das sog. Akaike- Informationskriterium (AIC) herangezogen, dessen ausführliche Darstellung sich beispielswei-se bei KUHA (2004) findet. Allgemein gilt, dass der Modellfit umso besser ist, je geringer der AIC-Wert ist. Wie der Vergleich zeigt, weist dieses Kriterium das Modell ohne die None-Opti-on deutlich als überlegenes Modell aus.

Nach der Eliminierung der None-Option aus dem Datensatz waren für die anschließend durch-geführte Analyse insgesamt 4104 Wahlentscheidungen verfügbar. Die fünf Arbeitsplatzmerk-male wurden dabei als Dummy-Variablen unter Auslassung einer Referenzkategorie in das Dis-crete-Choice-Modell eingeführt.

51

Alternativen im Choice-Set C sind. Es wird also zum einen angenommen, dass sich das Ver-hältnis von zwei Alternativen unabhängig von den übrigen zur Wahl stehenden Alternativen nicht ändert. Allerdings erweist sich diese Annahme in vielen Fällen als unrealistisch, da sich die verfügbaren Alternativen sehr wohl auf die Wahlwahrscheinlichkeit auswirken können.

Ferner wird innerhalb des MNL-Modells vorausgesetzt, dass der Parametervektor ȕ der Nut-zenfunktion über alle Befragten identisch ist. Auch diese Annahme lässt sich in der Realität nur schwer aufrechterhalten, da die Präferenzen einzelner Alternativen und Einflussfaktoren zwischen den Befragten variieren können (T

EMME

, 2009). So können beispielsweise flexible Arbeitszeiten für freizeitorientierte Personen einen höheren Stellenwert einnehmen als für Personen, die ihrer Freizeit keine besondere Bedeutung beimessen. Das MNL-Modell kann solche individuellen Unterschiede im Responseverhalten nur eingeschränkt berücksichtigen.

Während also beobachtbare Unterschiede, wie beispielsweise Präferenzen, adäquat berück-sichtigt werden können, gelingt dies bei der unbeobachteten Heterogenität in Form von indi-viduellen Unterschieden nicht (U

RBAN

, 1993). Infolgedessen kann es beim MNL-Modell zu verzerrten Parameterschätzungen kommen, was wiederum zu nicht validen Schlussfolgerun-gen führt. Ein alternatives Modell, in dem sowohl die Berücksichtigung unbeobachteter Hete-rogenität zwischen den Befragten als auch die Verletzung bzw. Aufhebung der IIA-Annahme zulässig ist, ist das Mixed-Multinomial-Logit-Modell (T

EMME

, 2009). Das Ziel dieses Mo-dells besteht darin, unter Aufrechterhaltung der Nutzenmaximierungsannahme die Wahlwahr-scheinlichkeiten flexibler als im MNL-Modell zu modellieren, indem bestimmte Attribute der Befragten als entscheidungsträgerspezifische Parameter in der Nutzenfunktion berücksichtigt werden. U

RBAN

(1993) zählt zu solchen entscheidungsträgerspezifischen Attributen bei-spielsweise soziodemographischen Variablen, Einstellungen oder Werthaltungen zählen und bezeichnet diese als X-Variablen. Demgegenüber werden alternativenspezifische Attribute, wie beispielsweise das Arbeitgeberimage im Falle des Produktes Stellenangebot, Z-Variablen genannt. Mithilfe von Mixed-Logit-Modelle können sowohl entscheidungsträgerspezifische als auch alternativenspezifische Attribute in einem Modell geschätzt werden Es ergibt sich die folgende Wahlwahrscheinlichkeit (U

RBAN

, 1993):

ܲ

_௜௝

ൌ ݁ݔ݌൫ߛܼ

_௜௝

൅ ߚܺ

_௜

൯ σ

^௃_௝ୀଵ

݁ݔ݌൫ߛܼ

_௜௝

൅ ߚܺ

_௜

൯

(9)

Das Mixed-Logit-Modell kam hier zum Einsatz, da sowohl entscheidungsträgerspezifische als auch alternativenspezifische Attribute gemeinsam modelliert werden sollen. Die Schätzung

11

Kriterium Modell mit None-Option Modell ohne None-Option

N 6036 4104

AIC 3096,14 1943,81

Tab. 6-7: Modellvergleich anhand des AIC (Eigene Berechnungen, 2012) Tab. 6-7: Modellvergleich anhand des AIC (Eigene Berechnungen, 2012)

134 ERGEBNISSE DER EMPIRISCHEN UNTERSUCHUNG

12

Variable b-Koeffizient z-Wert LR-Chi² (df=1)

Grundmodell Entwicklungs- und

Aufstiegs-chancen (eac) 1,61 11,84***

Vereinbarkeit Beruf und

Familie/Privatleben (vbf) 0,89 11,59***

Bezahlung (bez) -0,27 -2,48*

Arbeitsplatzsicherheit (aps) 1,58 19,19***

Gütesiegel „audit

berufundfamilie“ (gts2) 0,70 5,60***

Gütesiegel „Top Job“ (gts3) 0,68 5,62***

Interaktionseffekte

eac*Karriereorientierung 0,22 2,36* 5,57*

vbf*Freizeitorientierung 0,35 6,56*** 45,59***

bez*Karriereorientierung 0,07 0,96 0,93

gts2*Freizeitorientierung 0,05 0,93 0,87

gts3*Karriereorientierung -0,03 -0,60 0,36

gts2*Bekanntheit -0,50 -2,47* 6,16*

gts3*Bekanntheit 0,05 0,25 0,06

gts2*Relevanz 0,28 2,67** 7,16**

gts3*Relevanz 0,16 1,52 2,31

Positionseffekte positionsspezifische Kontante

2 (psc2) 0,10 1,17

positionsspezifische Kontante

3 (psc3) 0,06 0,62

N=4104, LR-Statistik=1095,99***, LL-Wert= -954,91 Signifikanzniveaus: *p < .05, **p < .01, ***p < .001

Tab. 6-8: Schätzergebnisse des Discrete-Choice-Modells (Eigene Berechnungen, 2012) Tab. 6-8: Schätzergebnisse des Discrete-Choice-Modells (Eigene Berechnungen, 2012)

Tab. 6-7: Modellvergleich anhand des AIC (Eigene Berechnungen, 2012)

Zur Beurteilung der Modellgüte wird zum einen die Pseudo-R²-Statistik, genauer das Pseudo- R² von McFadden, herangezogen (KOHLER und KREUTER, 2008). Entsprechende Werte über 0,2 werden als akzeptabel und Werte über 0,4 als gut beurteilt. Ein Wert nahe eins bedeutet, dass die im Modell berücksichtigten unabhängigen Variablen einen bedeutenden Einfluss haben, während ein Wert nahe null auf eine geringe Bedeutung hinweist. Bei dem hier geschätzten Modell resultiert ein R²_MF-Wert von 0,365. Die Modellanpassung wird demzufolge als sehr zufriedenstellend betrachtet.

Ein weiteres Beurteilungsmaß für die Güte des Gesamtmodells bietet der Likelihood-Ratio-Test (LR), bei dem zwei Modelle geschätzt und die daraus resultierenden LogLikelihood-Werte (LL) substrahiert werden. Dabei wird die Likelihood des vollständig geschätzten Modells (LL_v) mit einem Modell verglichen, das nur die Konstante enthält (LL₀).

(10) LR = LL₀ - LL_v

Je größer die Differenz für J Freiheitsgrade ausfällt, desto höher wiegt die Bedeutung des ge-schätzten Modells bzw. der im vollständigen Modell berücksichtigten unabhängigen Variablen (BACKHAUS et al., 2011). Der LR-Wert folgt einer Chi²-Verteilung und prüft die Hypothese, dass alle Koeffizienten bis auf die Konstante null sind. Der hier durchgeführte Likelihood-Ratio-Test ergibt ein hoch signifikantes Ergebnis (LR-χ²(17, N=4104) = 1095,99, p < .001), aus dem folglich hervorgeht, dass mindestens einer der b-Koeffizienten in der Grundgesamtheit nicht null ist.

Die Schätzkoeffizienten des MNL-Modells sind gemäß Gleichung (8) nicht linear mit der endo-genen Variablen verknüpft, was zugleich die Interpretation der Ergebnisse komplizierter macht.

Infolgedessen erfolgte die Interpretation der Koeffizienten anhand der entsprechenden z-Werte, bei denen zum einen ihre Vorzeichen und zum anderen ihre relativen Größe herangezogen wer-den. So lassen sich aus den Vorzeichen Aussagen zur Wirkungsrichtung ableiten, während die standardisierten z-Werte einen direkten Vergleich unter den Koeffizienten innerhalb der Mo-dellschätzung ermöglichen. Ein positives Vorzeichen eines Koeffizienten bedeutet demnach, dass die Wahrscheinlichkeit, ein bestimmtes Stellenangebot zu wählen, mit der jeweiligen Aus-prägung steigt, während ein negatives Vorzeichen auf eine verringerte Wahrscheinlichkeit hin-weist. Über die z-Werte lässt sich zudem das relative Ausmaß dieser Veränderung bestimmen, die umso stärker ist, je höher der Betrag des geschätzten z-Wertes ist. Die Schätzkoeffizienten dürfen indes aufgrund unterschiedlicher Standardfehler nicht miteinander verglichen werden.

Analog zur Likelihood des berechneten Modells lässt sich mithilfe des LR-Tests feststellen, welchen Einfluss eine oder mehrere unabhängige Variablen auf die Erklärungskraft des Modells haben, indem das Modell jeweils mit und ohne die relevante Variable geschätzt wird. So wurde für alle Interaktionsvariablen einzeln überprüft, ob sich die Modellgüte verbessert, wenn sie 136 ERGEBNISSE DER EMPIRISCHEN UNTERSUCHUNG

als zusätzliche Variablen in das Modell aufgenommen werden. Mit dem LR-Test lassen sich allerdings nur untereinander geschichtete Modelle vergleichen, sodass im vollständigen Modell alle Variablen des reduzierten Modells enthalten sein müssen. Die Teststatistik errechnet sich anhand der mit -2 multiplizierten Differenz zwischen der logarithmierten Likelihood eines Mo-dells mit und ohne die zu untersuchende Variable (KOHLER und KREUTER, 2008). Auch diese Prüfgröße ist Chi²-verteilt, wobei die Anzahl der Freiheitsgrade der Differenz der Parameteran-zahl der beiden Modelle, also in diesem Fall eins entspricht.

Aus den Ergebnissen der Modellschätzung in Tabelle 6-8 geht insgesamt hervor, dass zehn der dreizehn unabhängigen Variablen signifikant bis hoch signifikant ausfallen und somit den Nut-zen des Stellenangebotes deutlich beeinflussen. Betrachtet man die Ergebnisse im Einzelnen, so zeigt sich zunächst, dass alle Koeffizienten der fünf Arbeitsplatzmerkmale im Grundmodell einen signifikanten Einfluss auf die Wahl des Stellenangebotes ausüben. Während die positiven Vorzeichen der geschätzten Parameter den Erwartungen entsprechen, fällt der Koeffizient der leistungsorientierten Vergütung wider Erwarten negativ aus (z-Wert = -2,48). Das bedeutet, dass eine solche Auslobung zu einem geringeren Nutzen und dementsprechend zu einer geringeren Wahlwahrscheinlichkeit eines Stellenangebotes führt. Möglicherweise ist dieses Ergebnis da-mit zu erklären, dass es sich bei den Befragten um potenzielle Bewerber da-mit keiner bzw. einer sehr geringen Berufserfahrung handelt. Die Befragten zeichneten sich also eher dadurch aus, dass sie hinsichtlich ihres Leistungsvermögens im Arbeitsleben nur wenige oder keine Erfah-rungen hatten und eine just auf dieser Grundlage basierende Vergütung bei ihnen deshalb eher mit Unsicherheit einherging. Hypothesenkonform zeigt sich indes, dass das Vorzeichen des Interaktionsterms aus leistungsorientierter Vergütung und Karriereorientierung positiv ausfällt, wobei der dazugehörige Koeffizient nicht signifikant ist. Die negative Wirkung einer leistungs-orientierten Bezahlung wird somit bei den eher karriereleistungs-orientierten Befragten entkräftet.

Im Hinblick auf die relative Größe der Koeffizienten im Grundmodell zeigt sich, dass die Ar-beitsplatzsicherheit hier die größte Bedeutung einnimmt (z-Wert = 19,19). Analog zur leis-tungsorientierten Bezahlung ist auch hier zu vermuten, dass potenzielle Bewerber bei ihrem Be-rufseinstieg befristete und somit eher unsichere Arbeitsverhältnisse meiden wollen und deshalb den Nutzen unbefristeter Arbeitsverträge als besonders hoch einschätzen. Die beiden Koeffizi-enten der Entwicklungs- und Aufstiegschancen (z-Wert = 11,84) und der Vereinbarkeit von Be-ruf und Familie/Privatleben (z-Wert = 11,59) fallen in etwa gleich groß aus und besagen somit, dass beide Attribute einen ähnlichen Nutzen und eine vergleichbare Wahlwahrscheinlichkeit aufweisen. Die Ähnlichkeit in der relativ hohen Gewichtung beider Attribute ist insofern inter-essant, als dass es sich bei den Befragten um eine vergleichsweise junge Zielgruppe handelte (Altersdurchschnitt = 24 Jahre). Dieses Ergebnis lässt sich zugleich so deuten, dass potenzielle Bewerber unterschiedliche Erwartungen an ihren Arbeitgeber haben, die sich wiederum in ih-ren Berufsorientierungen widerspiegeln. Ihr diffeih-renzieller Einfluss zeigt sich deutlich darin, dass die beiden postulierten Interaktionseffekte aus den Entwicklungs- und Aufstiegschancen

und der Karriereorientierung (z-Wert = 2,36) sowie aus der Vereinbarkeit von Beruf und Fa-milie/Privatleben und der Freizeitorientierung (z-Wert = 6,56) signifikant bzw. sehr signifikant ausfallen und die Wahlwahrscheinlichkeit entsprechend erhöhen.

Eine wesentliche Forschungsfrage dieses Teilmodells besteht ferner darin, ob und inwieweit Gütesiegel den Nutzen und die Wahlwahrscheinlichkeit eines bestimmten Stellenangebots be-einflussen. Dabei wurde zuerst der Frage nachgegangen, ob die Befragten bereits im Vorfeld der Studie mit den beiden Gütesiegeln vertraut waren.

Es zeigt sich, dass der Bekanntheitsgrad mit 14 Prozent für „audit berufundfamilie“ bzw. 19 Prozent für „Top Job“ vergleichsweise gering ausfällt und somit nur ein kleiner Anteil der Be-fragten mit den beiden Gütesiegeln schon vorher konfrontiert wurde. Die nachfolgend durch-geführten statistischen Analysen stützen zunächst die Annahme, der zufolge Gütesiegel ein entscheidungsrelevantes Merkmal darstellen, da beide Koeffizienten sehr signifikant sind und somit die Wahlwahrscheinlichkeit des Stellenangebotes deutlich beeinflussen. Die Vorzeichen der geschätzten Parameter fallen erwartungsgemäß positiv und in etwa gleich hoch aus, d.h.

das Vorhandensein eines der beiden Gütesiegel führt zu einem höheren Nutzen und folglich zu einer höheren Wahlwahrscheinlichkeit. Im Vergleich zu den übrigen positiven Parametern fallen sie in ihrer Höhe geringer aus, sodass ihr relativer Einfluss auch entsprechend schwächer sein sollte. Betrachtet man allerdings die beiden Interaktionseffekte aus dem Gütesiegel und seinem jeweiligen Bekanntheitsgrad, so ergibt sich ein differenzierteres Bild: Im Falle seiner Bekanntheit übt das Gütesiegel „Top Job“ keinen signifikanten Einfluss auf die Wahlwahr-scheinlichkeit des Stellenangebotes aus, während der entsprechende Koeffizient des Gütesie-gels „audit berufundfamilie“ ein negatives Vorzeichen aufweist und demzufolge sogar zu einer

13

Abb. 6-1: Bekanntheitsgrad der beiden Gütesiegeln (Eigene Berechnungen, 2012)

14 19

86 81

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

audit berufundfamilie Top Job

Anzahl Befragte (in Prozent) bekannt nicht bekannt

Abb. 6-1: Bekanntheitsgrad der beiden Gütesiegeln (Eigene Berechnungen, 2012)

138 ERGEBNISSE DER EMPIRISCHEN UNTERSUCHUNG

geringeren Wahlwahrscheinlichkeit führt (z-Wert = -2,47). Der erstgenannte Interaktionseffekt kann möglicherweise dadurch erklärt werden, dass die im Gütesiegel transportierte Botschaft eher diffus erscheint und deshalb bereits anhand der übrigen, näher definierten Arbeitsplatz-merkmale ausreichend abgebildet ist, sodass das Gütesiegel keinen weiterführenden Informa-tionsgewinn ermöglichen. Währenddessen lässt sich das negative Koeffizientenvorzeichen des Gütesiegels „audit berufundfamilie“ so interpretieren, dass die Kenntnis des Gütesiegels, bei-spielsweise von anderen Stellenangeboten oder aus den Medien, in einem inflationären Ein-druck hinsichtlich seiner Verwendung mündet. Eine weitere Interpretationsmöglichkeit wäre auch darin zu sehen, dass das Gütesiegel insbesondere auf die Vereinbarkeit mit der Familie und damit einhergehende Maßnahmen fokussiert. Möglicherweise ist dieser Lebensbereich für die vergleichsweise jungen Befragten bislang noch nicht sonderlich relevant, was wiederum in einem verringerten Nutzen des Stellenangebotes resultiert. Hinsichtlich ihrer differenziellen Wirkung ergeben sich bei beiden Gütesiegeln nicht signifikante Interaktionseffekte mit den individuellen Berufsorientierungen. Die Annahme, dass das Gütesiegel „Top Job“ bzw. „audit berufundfamilie“ bei karriere- bzw. freizeitorientierten Befragten mit einem größeren Nutzen und einer höheren Wahlwahrscheinlichkeit einhergeht, ist somit in beiden Fällen zurückzu-weisen. Eine mögliche Erklärung für dieses Ergebnis könnte darin liegen, dass karriere- bzw.

freizeitorientierte Befragte den Nutzen des Stellenangebotes ausreichend anhand der vorange-gangenen Arbeitsplatzmerkmale einschätzen können und in den beiden Gütesiegeln deshalb keinen darüber hinaus gehenden Nutzenaspekt sehen.

Im nächsten Schritt wurde die Hypothese überprüft, ob und inwieweit die Nutzenbewertung des Gütesiegel von seiner generellen Bedeutung für die Befragten abhängt.

14

Abb. 6-2: Eingeschätzte Relevanz der Gütesiegel bei der Arbeitgeberwahl (Eigene Berechnungen, 2012)

2

33 17

36 12

0 5 10 15 20 25 30 35 40

völlig unwichtig weniger wichtig teils, teils eher wichtig sehr wichtig

Anzahl Befragte (in Prozent)

Abb. 6-2: Eingeschätzte Relevanz der Gütesiegel bei der Arbeitgeberwahl (Eigene Berechnungen, 2012)

Hierbei gab knapp die Hälfte (= 48 Prozent) der Befragten an, einem Gütesiegel bei ihrer Ar-beitgeberwahl generell eine hohe Bedeutung beizumessen. Dieses Ergebnis zeigt, dass Gütesi-egel grundsätzlich ein entscheidungsrelevantes Merkmal darstellen könnten. Die statistischen Ergebnisse ergeben ein differenzierteres Bild: Während das Gütesiegel „audit berufundfamilie“

bei Befragten, die einem Gütesiegel grundsätzlich einen höheren Stellenwert einräumen, zu einem signifikant größeren Nutzen und einer höheren Wahlwahrscheinlichkeit führt (z-Wert = 2,67), fällt der Parameter des zweiten Interaktionseffektes nicht signifikant aus. Die Annahme, dass mit steigender Relevanz des Gütesiegels auch sein Einfluss auf die Wahl eines Stellenan-gebotes vergrößert wird, muss für das Gütesiegel „Top Job“ daher zurückgewiesen werden.

Im anschließend durchgeführten LR-Test wurde für alle Interaktionseffekte einzeln die Wahrscheinlichkeit berechnet, einen bestimmten LR-Chi²-Wert in einer Stichprobe zu er-halten, wenn der jeweiligen Koeffizienten in der Grundgesamtheit null ist. Die Ergeb-nisse zeigen, dass die Irrtumswahrscheinlichkeit für alle signifikanten Parameter sehr klein ist, sodass die entsprechenden Koeffizienten in der Grundgesamtheit nicht null sind.

Schließlich geht aus dem hier geschätzten Discrete-Choice-Modell hervor, dass die beiden po-sitionsspezifischen Konstanten nicht signifikant ausfallen. Das bedeutet, dass die Anordnung der Alternativen im Choice-Set keinen signifikanten Einfluss auf die Wahlwahrscheinlichkeit hatte und die Randomisierung somit erfolgreich war.

Im Dokument Determinanten der Arbeitgeberwahl von potenziellen Bewerbern in der Ernährungsindustrie (Seite 142-151)