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Der Übergang in den Ruhestand - Wege, Einflussfaktoren und

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<strong>Der</strong> <strong>Übergang</strong> <strong>in</strong> <strong>den</strong> <strong>Ruhestand</strong> 5. Faktoren der <strong>Ruhestand</strong>sentscheidung<br />

schen e<strong>in</strong>em Schätzmodell, welches Frauen <strong>und</strong> Männer e<strong>in</strong>schliesst (Abschnitt 5.3.3) sowie<br />

je e<strong>in</strong>em separaten Modell für Männer (Abschnitt 5.3.4) <strong>und</strong> Frauen (Abschnitt 5.3.5).<br />

Schliesslich ziehen wir <strong>in</strong> Abschnitt 5.3.6 e<strong>in</strong> Fazit betreffend <strong>den</strong> mit dem logistischen<br />

Modell durchgeführten Analysen.<br />

5.3.1 Vorgehen für die Modellspezifikationen<br />

Als Datengr<strong>und</strong>lage für die Modellberechnungen dienen alle erhobenen Angaben der Befragten,<br />

welche die telefonische Befragung <strong>und</strong> die schriftliche Nachbefragung mitgemacht<br />

haben sowie gleichzeitig beim Zeitpunkt der Befragung das or<strong>den</strong>tliche Rentenalter erreicht<br />

oder gar überschritten haben. Diese Voraussetzungen erfüllen 1’064 Personen.<br />

Wer<strong>den</strong> wie <strong>in</strong> unserem Fall Modelle spezifiziert, welche gleichzeitig mehrere erklärende<br />

Variablen be<strong>in</strong>halten (so genannte multivariate Modelle), muss der Beziehung zwischen<br />

diesen E<strong>in</strong>flussgrössen grosse Beachtung geschenkt wer<strong>den</strong>. Die Merkmale sollten vone<strong>in</strong>ander<br />

unabhängig se<strong>in</strong>. Dies ist nicht bei allen unseren Variablen der Fall. Im Speziellen betrifft<br />

dies die Merkmale „Geschlecht“ <strong>und</strong> das „Guthaben der beruflichen Vorsorge zum<br />

Zeitpunkt des or<strong>den</strong>tlichen Rücktrittsalters“ (BV-Guthaben):<br />

- Das Geschlecht wirkt sich für sehr viele anderen Merkmale bestimmend aus. Es s<strong>in</strong>d<br />

dies zum Beispiel der Erwerbsstatus (erwerbstätig oder nichterwerbstätig), der Beschäftigungssgrad<br />

(Vollzeit oder Teilzeit), das Erwerbse<strong>in</strong>kommen, das Guthaben der beruflichen<br />

Vorsorge, die Branchenzugehörigkeit, das Ausbildungsniveau <strong>und</strong> sogar der Zivilstand.<br />

Aus diesem Gr<strong>und</strong> wer<strong>den</strong> neben e<strong>in</strong>em Modell, welches aus <strong>den</strong> Daten von<br />

allen Befragten gebildet wird (Modell 1), noch zwei zusätzliche Modelle spezifiziert:<br />

e<strong>in</strong>es für Männer (Modell 2) <strong>und</strong> e<strong>in</strong>es für Frauen (Modell 3).<br />

- Auch die Höhe des Guthabens der beruflichen Vorsorge ist e<strong>in</strong> Merkmal, das mit sehr<br />

vielen anderen Variablen e<strong>in</strong>en Zusammenhang aufweist. Neben dem Geschlecht s<strong>in</strong>d<br />

dies fast alle Merkmale, welche die berufliche Situation beschreiben (Erwerbse<strong>in</strong>kommen,<br />

Beschäftigungsgrad, Branchenzugehörigkeit, berufliche Stellung, Ausbildungsniveau,<br />

usw.).<br />

Nachdem klar ist, welche Modelle gebildet wer<strong>den</strong> sollen <strong>und</strong> auf welche E<strong>in</strong>flussgrössen<br />

speziell geachtet wer<strong>den</strong> muss, geht es darum, die Variablen auszuwählen, deren E<strong>in</strong>fluss<br />

vertieft untersucht wer<strong>den</strong> soll. Die Auswahl erfolgte <strong>in</strong> zwei Schritten:<br />

- Zuerst wurde e<strong>in</strong> Modell gebildet, welches sich dadurch auszeichnet, dass es möglichst<br />

alle diejenigen Kovariablen enthält, welche e<strong>in</strong>en <strong>den</strong>kbaren E<strong>in</strong>fluss auf das untersuchte<br />

Phänomen ausüben könnten (Vollmodell). Gr<strong>und</strong>lage dafür bildete die Analyse der<br />

Literatur, wie sie <strong>in</strong> Abschnitt 5.1 ausgeführt ist. Die Bildung der Kovariablen wird <strong>in</strong><br />

Darstellung D 5.2 vorgestellt. Das Vollmodell dient dazu, sich e<strong>in</strong>en Überblick über die<br />

vermuteten Effekte zu verschaffen.<br />

- Gute statistische Modelle zeichnen sich dadurch aus, dass mit möglichst wenigen Variablen<br />

möglichst viel erklärt wer<strong>den</strong> kann. Die Erfüllung dieses Ziels wird mit e<strong>in</strong>em optimierten<br />

Modell angestrebt. Es wurde vor allem darauf geachtet, diejenigen Kovariablen<br />

zu berücksichtigen, welche e<strong>in</strong>e hohe Erklärungskraft aufweisen. Deshalb enthält<br />

das optimierte Modell im Vergleich zum Vollmodell nicht mehr alle <strong>den</strong>kbaren Kovariablen.<br />

Die Auswahl erfolgt nach zwei Kriterien: Wie signifikant ist der ermittelte E<strong>in</strong>-<br />

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