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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