Zf B (2009) 79:303–334 DOI 10.1007/s11573-008-0221-x FORSCHUNG

Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen: Ergebnisse einer Panelanalyse

Sascha L. Schmidt · Benno Torgler · Bruno S. Frey

Zusammenfassung: Relative Einkommensunterschiede lösen innerhalb einer Referenzgruppe RIWPDOV 1HLG DXV XQG EHHLQÀXVVHQ GDPLW GLH LQGLYLGXHOOH /HLVWXQJVEHUHLWVFKDIW ,Q GHU |NRQRmischen Forschung ist bislang dieser Zusammenhang wenig untersucht worden. Unser Beitrag DQDO\VLHUW GHQ (LQÀXVV YRQ UHODWLYHQ (LQNRPPHQVXQWHUVFKLHGHQ DXI GLH /HLVWXQJ YRQ )X‰EDOOSUR¿V GHU GHXWVFKHQ %XQGHVOLJD ,QVJHVDPW ZHUGHQ  6SLHOHU EHU HLQHQ =HLWUDXP YRQ  Spielzeiten zwischen 1995 und 2004 untersucht. Relative Einkommensunterschiede zwischen 0DQQVFKDIWVNROOHJHQHUZHLVHQVLFKDOVHQWVFKHLGHQGHU(LQÀXVVDXIGLHLQGLYLGXHOOH/HLVWXQJGHU Spieler. Eine Verschlechterung in der relativen Einkommensposition vermindert ceteris paribus die individuelle Leistungsbereitschaft. Eine höhere Einkommensungleichheit verstärkt solche positionsbedingten Externalitäten. Schlüsselwörter: Relatives Einkommen · positionsbedingte Externalitäten · Neid · Leistung -(/&ODVVL¿FDWLRQ D31 · D63 · L83 Eingegangen: 19.07.2007 © Gabler-Verlag 2009 PD Dr. S. L. Schmidt ( ) Lehrstuhl Strategy & Organization, European Business School, Oestrich Winkel, Deutschland Geschäftsführer a-connect (deutschland) gmbh, Research Fellow bei CREMA, Schweiz E-Mail: [email protected] Prof. Dr. B. Torgler 6FKRRORI(FRQRPLFVDQG)LQDQFH4XHHQVODQG8QLYHUVLW\RI7HFKQRORJ\$XVWUDOLHQ Research Fellow bei CREMA, Schweiz, Executive Board Mitglied des National Centre for Econometric Research, Australien E-Mail: [email protected] Prof. Dr. Dr. h.c. mult. B. S. Frey Institut für empirische Wirtschaftsforschung, Universität Zürich, Schweiz Gastprofessor an der ETH, Zürich, Forschungsdirektor bei CREMA, Schweiz E-Mail: [email protected], www.bsfrey.ch

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1 Problemstellung Das Thema Neid hat seit jeher im Denken und Handeln der Menschen eine bestimmende Rolle gespielt. Von der Antike bis in die Neuzeit haben große Philosophen wie Aristoteles oder Kant Neid als fundamentales Problem des menschlichen Zusammenlebens erkannt und als mit bestimmende Kraft in der Entwicklung der menschlichen Gesellschaft gesehen. Der deutsche Soziologe Helmut Schoeck hat in seinem 1966 erschienenen Buch „Envy: A theory of social behavior“ die Bedeutung von Neid für die Menschheit prägnant umschrieben: „Throughout history, in all stages of cultural development, in most languages and as members of widely differing societies, men recognized a fundamental SUREOHPRIWKHLUH[LVWHQFHDQGKDYHJLYHQLWVSHFL¿FQDPHVWKHIHHOLQJRIHQY\DQGEHLQJ envied“ (Schoeck 1966). Neid wird somit als fundamentales Problem der Menschheit angesehen. Deshalb haben VLFKDXFK6R]LDOZLVVHQVFKDIWOHUXQG3V\FKRORJHQLQWHQVLYPLWGHP(LQÀXVVYRQ1HLGDXI menschliches Verhalten beschäftigt. Sie weisen zu Recht darauf hin, dass es sich bei Neid nicht zuletzt um ein soziales Phänomen handelt. Ein Gefühl der Herabsetzung gegenüber anderen tritt in der Regel dann ein, wenn Menschen ihre eigene Situation mit ihrer Referenzgruppe vergleichen und dabei erfahren, dass sie weniger haben, als sie glauben, verdient zu haben (siehe Runciman 1966, Stouffer 1949). Auch die ökonomisch geprägte Neidforschung berücksichtigt diese sozialen Aspekte. Sie erweitert die klassische ökonomische Theorie vom Nutzen maximierenden homo oeconomicus, indem das soziale Umfeld und seine Wechselwirkung auf die Verhaltensmotivation der Menschen betrachtet wird. So haben individuelle Erfolge nicht nur für das Individuum selbst Auswirkungen, sondern sie tangieren auch andere Menschen, indem sie destruktive Gefühle hervorrufen und damit kontraproduktive Verhaltensweisen auslösen. Ebenso wirken sich Veränderungen der Einkommensverteilung in Gruppen aus. Wird zum Beispiel nur das Einkommen eines bestimmten Gruppenmitglieds aufgrund besonderer Leistungen erhöht, das Einkommen der übrigen Gruppenmitglieder aber konstant gehalten, kann dies vom Rest der Gruppe auch als Herabsetzung der eigenen Leistung angesehen werden (siehe Zeckhauser 1991). Wirtschaftliche Erfolge verursachen nicht selten im Umfeld Neid, Kränkung oder Unbehagen über die als unverdient empfundenen Vorteile anderer. Zugleich löst solcher Neid stets das Bestreben aus, den beneideten Vorzug auszugleichen. Dies kann dazu führen, dass der Neidende alles daran setzt, dass der in seinen Augen Bevorzugte seinen Vorteil wieder verliert. Neid muss allerdings nicht in MHGHP)DOOGHVWUXNWLYHV+DQGHOQ]XU)ROJHKDEHQ1HLGNDQQDXFKGHQ(KUJHL]EHÀJHOQ durch eigene Anstrengungen vergleichbare Erfolge zu erzielen. Vor diesem Hintergrund erstaunt, dass in der ökonomischen Forschung dem Zusammenhang zwischen relativem Einkommen und individueller Leistung wenig Aufmerksamkeit geschenkt wurde. Einige empirische Arbeiten haben hingegen die Auswirkungen YRQ(LQNRPPHQVYHUlQGHUXQJHQ]%DXIGDV*OFNVHPS¿QGHQYRQ,QGLYLGXHQDQDO\VLHUW (siehe z.B. Easterlin 2001, Frey/Stutzer 2002a, 2002b, 2005, Layard 2003). Andere haben DQKDQG YRQ ([SHULPHQWHQ KHUDXV]X¿QGHQ YHUVXFKW ZHOFKHQ (LQÀXVV (LQNRPPHQVXQterschiede auf das Entscheidungsverhalten von Individuen ausüben (siehe z.B. Alpizar et al. 2005, Frank/Sunstein 2001, Johansson-Stenman et al. 2002, Kirchsteiger 1994, 6ROQLFN+HPHQZD\  7YHUVN\*ULI¿Q  =HFNKDXVHU   6FKOLH‰OLFK KDEHQ

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HLQLJH )RUVFKHU GHQ (LQÀXVV YRQ 3UHLVJHOG DXI GLH /HLVWXQJ YRQ 6SRUWOHUQ LQ7XUQLHUVLWXDWLRQHQ XQWHUVXFKW (LQHU GHU HUVWHQ GHXWVFKVSUDFKLJHQ %HLWUlJH ]XP (LQÀXVV YRQ Preisgeldern auf die Leistung von Individualsportlern stammt von Frick/Klaeren (1997) sowie Frick (1998a), die mit Hilfe detaillierter Preisgeldinformationen von Stadtmarathons nachweisen, dass ein größerer Preisgeldkuchen und eine ungleichere Verteilung desselben der Leistung von Individualsportlern in hohem Maße zuträglich sind. In einem neueren Beitrag zeigen Frick/Prinz (2007) anhand von 57 Stadtmarathons auf, dass diese Effekte im Wesentlichen durch Selbst-Selektion der leistungsfähigeren Athleten in die höher dotierten Rennen zu erklären sind. Allerdings geht keine der vorliegenden StuGLHQDXIGHQ(LQÀX‰GHUUHODWLYHQ(LQNRPPHQVSRVLWLRQDXIGLHLQGLYLGXHOOH/HLVWXQJHLQ (siehe z.B. Lynch/Zax 1998, Fernie/Metcalf 1999, Maloney/McCormick 2000, Melton/ Zorn 2000, Sunde 2003). 'HUYRUOLHJHQGH%HLWUDJXQWHUVXFKWGHQ(LQÀXVVYRQ(LQNRPPHQVXQWHUVFKLHGHQDXI die Leistung von professionellen Fußballspielern in der deutschen Bundesliga. Individuelle Leistung wird hierbei als Anzahl von Toren, Torvorlagen und gewonnene Zweikämpfe pro Spiel innerhalb einer Saison operationalisiert. Alle Leistungsvariablen sind entscheidende Faktoren für den Erfolg einer Mannschaft. Insgesamt wurden 1040 Spieler über einen Zeitraum von 8 Spielzeiten zwischen 1995 und 2004 untersucht. Dabei steht die Frage im Mittelpunkt, wie sich Veränderungen der Einkommenshöhe und der Einkommensposition einzelner Spieler auf ihre individuelle Leistung und ihre Kooperationsbereitschaft in der Mannschaft auswirken. Obwohl Fußballspieler und Manager nicht unmittelbar vergleichbar sind, lassen sich doch eine Reihe von Parallelen ziehen, welche Rückschlüsse auf die betriebswirtschaftliche Praxis zulassen.

2 Literaturübersicht 2.1 Neidforschung Neid ist Gegenstand interdisziplinärer Forschungsanstrengungen. Bei aller Unterschiedlichkeit der Forschungsansätze und Ergebnisse herrscht weitgehend Einigkeit darüber, GDVVHVVLFKEHL1HLGXPHLQHHWKLVFKYHUZHUÀLFKHHPRWLRQDOH)RUPGHV8QEHKDJHQV darüber handelt, andere seien unverdientermaßen besser gestellt als man selbst. Gemäß der Encyclopedia of Philosophy involviert Neid immer einen “Neider”, einen oder mehrere “Beteiligte”, der/die beneidet wird/werden, sowie einen „Gegenstand“ des Neids. Letzterer muss nicht notwendigerweise materieller Natur sein, sondern kann auch im Bereich ideeller Bewertung liegen. ,QGHU9HUJDQJHQKHLWKDEHQ6R]LDOZLVVHQVFKDIWOHUXQG3V\FKRORJHQGHQ(LQÀXVVYRQ Neid auf menschliches Verhalten aufgegriffen und versucht, damit verschiedene soziale und ökonomische Phänomenen zu erklären. Zu erwähnen ist z.B. die Theorie der sozialen Deprivation1 (Runciman 1966, Stouffer 1949). Sie tritt dann ein, wenn Menschen ihre eigene Situation mit ihrer Referenzgruppe vergleichen und dabei erfahren, dass sie vergleichsweise weniger haben als sie glauben, verdient zu haben. Es gibt vier Grundbedingungen für relative Deprivation: A hat nicht x; A kennt eine andere Person, die x hat; A möchte gerne x haben; A glaubt es sei realistisch, x zu erhalten.

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Der Effekt tritt auch zeitlich auf, wenn sich gestiegene Erwartungen aufgrund vergangener Erfolge nicht einstellen (Kendall 2005). Sozialwissenschaftler haben relative 'HSULYDWLRQKlX¿JDOV8UVDFKHIUVR]LDOH%HZHJXQJHQJHVHKHQZHOFKH]X([WUHPVLtuationen führen können wie z.B. Terrorismus oder Bürgerkrieg (siehe Walker/Pettigrew 1984). Es ist hierbei jedoch zwischen egoistisch begründeter relativer Deprivation (z.B. ein Arbeitnehmer ergreift Aktivitäten, um seine gruppeninterne Stellung zu verbessern, weil er nicht wie erwartet befördert wurde) und rassistisch begründeter Diskriminierung zu unterscheiden (fraternalistic relative deprivation). Beide können zu sozialen Unruhen führen. Das Hauptproblem der Theorie der relativen Deprivation besteht in deren mangelnder empirischen Evidenz (Clark/Oswald 1996). Auch die psychologische Theorie sozialer Vergleiche (psychological theory of social comparisons) zielt darauf ab, dass Menschen dazu tendieren, sich ständig mit anderen zu vergleichen und um ihre relative Position in der Gesellschaft besorgt sind (Festinger 1954). Menschen beurteilen sich damit selbst anhand ihrer relativen Position gegenüber anderen in ihrer Umgebung. Dies tritt besonders stark in unklaren Situationen auf. =XEHXUWHLOHQREPDQVHOEVWLQWHOOLJHQWVFK|QRGHUHLQÀXVVUHLFKLVWKlQJWLPPHUYRP direkten Vergleich mit anderen ab. Soziale Vergleiche können positiv wirken, wenn sie zu höherer Selbstachtung oder Verbesserungsanstrengungen führen. Sie wirken allerdings dysfunktional, wenn Vergleiche einen unrealistischen Standard etablieren (z.B. die Schlankheit von Supermodels). Das Problem der psychologischen Theorie sozialer Vergleiche besteht wiederum in der unzureichenden empirischen Evidenz (Senik 2004). Die herkömmliche ökonomische Theorie, welche vom nutzenmaximierenden homo oeconomicus ausgeht (Marshall 1961), unterscheidet keine derartigen individuellen Präferenzen wie in den erwähnten sozialwissenschaftlichen und psychologischen Theorien. Individuen verfolgen allein materielle Selbstinteressen und beurteilen ihre Wohlfahrt ausschließlich in absoluten Größen. Sie werden in keiner Weise durch den sozialen KonWH[WEHHLQÀXVVW$OOHUGLQJVKDEHQPRGHUQHgNRQRPHQDQJHIDQJHQGDV.RQ]HSWLQWHUGHpendenter Präferenzen in die ökonomische Theorie einzubauen und soziale Vergleiche zu berücksichtigen (siehe Akerlof/Yellen 1990, Becker 1974, Boskin/Sheshinski 1978, Easterlin 1974, Frank 1985, Ng 1987, Pollak 1976, Schelling 1978, Scitovsky 1976). Gemäß Becker (1974) haben individuelle Entscheidungen nicht nur für das Individuum selbst Konsequenzen, sondern sie tangieren auch andere, indem sie positionsbedingte Externalitäten (wie z.B. Neid) hervorrufen. Positionale Externalitäten treten auf, wenn der Aufstieg einer Person den Nutzen anderer Personen beeinträchtigt. Solche Externalitäten können durch Unterschiede im Einkommen oder Konsum entstehen. Im Extremfall können Nutzengewinne einer bestimmten Person infolge einer relativen Einkommensverbesserung vollständig durch die Nutzenverluste anderer Personen kompensiert werden. In diesem Fall spricht man auch vom positional treadmill Effekt: der individuelle Einsatz einer Person, ihre relative Position gegenüber andern zu verbessern, produziert insgesamt keinen Nutzengewinn für die Gesellschaft. Solche Anstrengungen können sogar zu insgesamt geringerem Nutzen führen (Frank 1985). Zur empirischen Validierung positionsbedingter Externalitäten wurden zahlreiche Untersuchungen durchgeführt. So konnten z.B. Studien in der Glücksforschung empirisch QDFKZHLVHQ GDVV GDV VXEMHNWLYH :RKOEH¿QGHQ HLQHU 3HUVRQ UHGX]LHUW ZLUG ZHQQ GDV durchschnittliche Einkommen anderer steigt (Frey/Stutzer 2002a, 2002b, Easterlin 2001,

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YDQ3UDDJ)HUUHUL&DUERQHOO )UGDV*OFNHPS¿QGHQVSLHOWZHQLJHUGLHDEVROXWH Höhe des eigenen Einkommens als vielmehr das Verhältnis zu dem Einkommen der anderen Mitglieder der Referenzgruppe eine ausschlaggebende Rolle. Allerdings beschränken sich diese Studien auf die individuelle Wahrnehmung und nicht auf Leistung. Benachbarte Studien aus der betriebswirtschaftlichen Forschung untersuchen den (LQÀXVVYRQ$UEHLWV]XIULHGHQKHLWDXIGLH/HLVWXQJVEHUHLWVFKDIWYRQ$UEHLWQHKPHUQIU einen Überblick siehe z.B. Petty et al. 1984). Eine der zentralen Thesen der Human-Relations Bewegung lautet, dass Leistung durch Zufriedenheit hervorgerufen wird (Schwab/ Cummings 1976). Objektive Faktoren, die zuverlässig Zufriedenheit und Leistungsbereitschaft nachweisen, sind in empirischen Studien der Human Relations allerdings kaum ]XLGHQWL¿]LHUHQ.LHVHU  Zudem wurde menschliches Entscheidungsverhalten in Laborexperimenten mit Hilfe von hypothetischen Fragestellungen oder Ultimatumspielen2 (Frank/Sunstein 2001, Kirchsteiger 1994) untersucht. Beispielhaft sei auf die Gruppe von empirischen Studien verwiesen, welche hypothetische Fragestellungen in zwei verschiedenen Szenarien verwendet, um menschliches Entscheidungsverhalten zu erforschen. So kann ein Befragter aus zwei Welten wählen, welches Szenario er bevorzugen würde: 0 0

Welt A: Das eigene Jahreseinkommen beträgt $50’000, andere verdienen $25’000. Welt B: Das eigene Jahreseinkommen beträgt $100’000, andere verdienen $200’000.

Gemäß der ökonomischen Standardtheorie ist Welt B zu bevorzugen, da insgesamt ein höheres absolutes Einkommen generiert wird. Zahlreiche empirische Befragungen fühUHQ MHGRFK ]X JHJHQVlW]OLFKHQ (UJHEQLVVHQ 6ROQLFN+HPHQZD\ 7YHUVN\*ULI¿Q 1991, Zeckhauser 1991). So haben Solnick/Hemenway (1998) 257 Studenten der Harvard School of Public Health gefragt, welches Szenario sie bevorzugen. Etwa 50% der Befragten wählte Welt A aus, in welcher sie über die Hälfte des absoluten Einkommens, aber ein höheres relatives Einkommen im Vergleich zur Welt B verfügen. Zu ähnlichen Ergebnissen kam Zeckhauser (1991). Er fragte amerikanische Studenten, ob sie ein Durchschnittseinkommen von $25’000 in Japan und $24’000 in den USA oder ein Durchschnittseinkommen von $22’000 in Japan und von $23’000 in den USA bevorzugten. Der Grossteil der Befragten entschied sich für die zweite Variante. Die empirische Analyse der Auswirkungen von Einkommensunterschieden wird vor allem durch den Mangel an verlässlichen Einkommensdaten behindert (Lazear 2000). Die meisten Unternehmen behandeln Einkommensinformationen vertraulich. Deshalb ist es für Forscher schwierig, Einkommenszahlen aus Unternehmen für empirische Studien ]XYHUZHQGHQ,QGHU9HUJDQJHQKHLWZXUGHQDXVGLHVHP*UXQGKlX¿J([SHULPHQWHXQWHU Laborbedingungen durchgeführt oder andere Untersuchungsfelder wie z.B. im Sportbereich herangezogen. Der Vorteil von Sportanalysen besteht darin, dass Preisgelder weitgehend bekannt sind und sportliche Leistung sich anhand von Kennzahlen messen lässt. 6R¿QGHQVLFKHLQH5HLKHYRQ6WXGLHQGLHGHQ=XVDPPHQKDQJ]ZLVFKHQ(LQNRPPHQ in Form von Preisgeld und Leistung in Wettbewerbssituationen bei Einzelsportarten wie z.B. Golf (Ehrenberg/Bognanno 1990, Melton/Zorn 2000, Orszag 1994), Pferderennen (Fernie/Metcalf 1999, Lynch/Zax 1998), Tennis (Sunde 2003), Tourenwagenrennen (Becker/Huselid 1992), Langlauf (Maloney/McCormick 2000) untersucht haben. Der EHUZLHJHQGH 7HLO GHU 6WXGLHQ ¿QGHW HLQHQ SRVLWLYHQ =XVDPPHQKDQJ ]ZLVFKHQ ¿QDQ-

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ziellen Anreizen in Form von Preisgeld und sportlicher Leistung. Die Autoren begründen dies vor allem damit, dass hohe Preisgelder bereits leistungsfähigere Sportler anziehen, die sich dann untereinander zu höherer Leistung anstacheln. Mögliche Auswirkungen relativer Einkommensverteilungen auf die Leistung werden in diesen Studien allerdings nicht betrachtet. 2.2 Fußballstudien Wegen der guten Messbarkeit von Einkommen und Leistung ist Fußball ein spannendes Erkenntnisfeld für Ökonomen (z.B. Büch 1979, Hübl/Swieter 2002, Lehmann/Weigand 1999, Swieter 2000). Sportlicher Erfolg führt zu höheren Einnahmen z.B. aus Antrittsund Siegprämien in internationalen Wettbewerben sowie steigenden Vermarktungs- und 6SRQVRULQJP|JOLFKNHLWHQGHV9HUHLQV'DYRQZLHGHUXPSUR¿WLHUHQGLH6SLHOHULQHUKHEOLFKHP8PIDQJ/DXW)ULFN ¿QGHQVLFKUXQGDOOHU]XVlW]OLFKHQ(LQQDKPHQ HLQHV3UR¿YHUHLQVOHW]WOLFKDXIGHQ.RQWHQGHU6SLHOHU=XJOHLFKVHKHQGLH9HUHLQVYRUstände in der Entlohnung der Spieler ein zentrales Steuerungsinstrument, mit dem sie die sportlichen sowie wirtschaftlichen Ziele zu erreichen suchen (Büch/Frick 1999, S. 117). In der ökonomischen Literatur wurde der Zusammenhang zwischen dem Erfolg von professionellen Sportmannschaften und ihrer monetären Entgeltung in zahlreichen empirischen Studien untersucht. Hierbei lassen sich zwei Gruppen von Untersuchungen unterscheiden. Eine erste Gruppe von Studien betrachtet die monetäre Entgeltung als abhängige und VSLHOHUVSH]L¿VFKH /HLVWXQJVIDNWRUHQ DOV XQDEKlQJLJH 9DULDEOH 'LHVH 6WXGLHQ XQWHUVXFKHQ YRQ ZHOFKHQ (LQÀXVVIDNWRUHQ GLH +|KH GHU PRQHWlUHQ (QWORKQXQJ YRQ 3UR¿VSRUWOHUQDEKlQJW1HEHQ8QWHUVXFKXQJHQLP%HUHLFKGHVSURIHVVLRQHOOHQ%DVNHWEDOOV American Football und Baseball (Porter/Scully 1996), umfasst diese Gruppe auch StuGLHQ]XPGHXWVFKHQ3UR¿IX‰EDOOVLHKH$EE  Beispielsweise untersuchen Hübl/Swieter (2002) sowie Lehmann/Weigand (1999) LQLKUHQHPSLULVFKHQ6WXGLHQGHQ(LQÀXVVYRQYHUHLQVPDQQVFKDIWVXQGVSLHOHUVSH]L¿VFKHQ)DNWRUHQDXIGLH+|KHGHUPRQHWlUHQ(QWORKQXQJYRQ%XQGHVOLJDVSLHOHUQ'LH Autoren kommen zu dem Schluss, dass die Höhe des Einkommens vor allem von den Eigenschaften der Spieler und Vereine abhängt. Das Jahresgehalt eines Spielers hängt VWDWLVWLVFKVLJQL¿NDQWSRVLWLYYRQVHLQHU7UHIIHUTXRWHVHLQHU:HWWNDPSIHUIDKUXQJ/HKmann/Weigand 1999, S. 133) sowie seiner Vertragsrestlaufzeit ab (Hübl/Swieter 2002). Zwischen der Einkommenshöhe und dem Alter bzw. der Erfahrung (Anzahl absolvierter Bundesligaspiele) eines Spielers besteht ein konkaver Zusammenhang: Mit zunehmendem Alter nimmt die Restlaufzeit der Karriere und die physische Leistungsfähigkeit eines Spielers ab (Hübl/Swieter 2002, S. 118). Erwartungsgemäß werden Spielergehälter ]XGHPGXUFKGHQ(UIROJGHV9HUHLQV]%4XDOL¿NDWLRQIULQWHUQDWLRQDOH:HWWEHZHUEH  XQGGHVVHQ¿QDQ]LHOOH6LWXDWLRQ6SRQVRUHQJHOGHU(LQQDKPHQDXV795HFKWH.DUWHQYHUNDXI0HUFKDQGLVLQJ SRVLWLYEHHLQÀXVVW Im Gegensatz zu diesen Studien untersucht eine zweite Gruppe den umgekehrten Zusammenhang. Sie nehmen den sportlichen Erfolg als abhängige Variable und fragen, LQZLHZHLW GLH +|KH GHU JHZlKUWHQ ¿QDQ]LHOOHQ (QWORKQXQJ DQ GLH 6SLHOHU GHQ VSRUWOLFKHQ(UIROJEHHLQÀXVVW'HUEHUZLHJHQGH7HLOGLHVHU8QWHUVXFKXQJHQEH]LHKWVLFKDXI

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$EKlQJLJH9DULDEOH

‡(VFKZHLOHU9HLWK ,QGLYLGXDO 7HDPOHLVWXQJ

6SLHOHU7HDP HLQNRPPHQ

‡*DUFLDGHO%DUULR3XMRO ‡+EO6FKZLHWHU ‡/HKPDQQ:HLJDQG ‡/HKPDQQ6FKXOH

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‡)RUUHVW6LPPRQV ‡6]\PDQVNL.X\SHUV

Abb. 1: Auswahl relevanter Fußballstudien

nordamerikanische Sportligen wie z.B. die National Hockey League, National Football League, National Basketball League oder die Major League Baseball (Frick 1998b, Hall HWDO4XLUN)RUW=LPEDOLVW :lKUHQGLQGHQHUVWHQHPSLULVFKHQ6WXdien kein oder nur ein geringer Zusammenhang zwischen Entlohnung und Mannschaftsleistung gefunden wurde (Buchanan/Slottje 1996, Scully 1995, Zimbalist 1992), weisen QHXHUH8QWHUVXFKXQJHQDXIHLQHQVWDWLVWLVFKVLJQL¿NDQWHQSRVLWLYHQ=XVDPPHQKDQJKLQ (Forrest/Simmons 2002). Auch für den europäischen Fußball existieren bereits Analysen, welche empirisch einen positiven Zusammenhang zwischen monetärer Entlohnung von Fußballteams und ihrer Leistung feststellen (siehe Szymanski/Smith 1997). Forrest/Simmons (2002) untersuchen den dynamischen Verlauf dieser Beziehung und vergleichen, inwieweit diesbezüglich Unterschiede zwischen der italienischen (Serie A), englischen (Premier League) XQGGHXWVFKHQ3UR¿OLJD%XQGHVOLJD EHVWHKHQ(LQ(LQÀXVVGHUPRQHWlUHQ(QWORKQXQJ auf die Mannschaftsleitung konnte für alle drei Ligen nachgewiesen werden, wobei die Stärke des Zusammenhangs variierte. Es fällt jedoch auf, dass für die deutsche Bundesliga nur ein vergleichsweise schwacher Zusammenhang zwischen Mannschaftsleistung (relativer Anteil gewonnener Spiele) und Entlohnung (geschätzte Mannschaftsgehälter) gezeigt werden konnte. Begründet wird dies von Forrest/Simmons (2002) mit der vergleichsweise egalitären Entlohnungsstruktur innerhalb der Bundesliga.3 Dem gegenüber deuten andere empirische Studien darauf hin, dass es in der Bundesliga ähnlich wie in DQGHUHQ(XURSlLVFKHQ3UR¿OLJHQHLQHQSRVLWLYHQ=XVDPPHQKDQJ]ZLVFKHQ0DQQVFKDIWVleistung und den gesamten Spielergehältern gibt. Beispielsweise zeigt Frick (2005), dass sich zwei Drittel der Varianz in der Performance der Fußball Bundesligisten in den Spielzeiten 1981/82 bis 2002/03 durch Aufwendungen für Spieler- und Trainergehälter sowie die Anzahl Trainergehälter erklären lassen. In den genannten empirischen Fußballstudien wurde bisher nur der Zusammenhang zwischen absolutem Einkommen und Leistung untersucht; nur wenige Studien betrachten zudem das Einkommen als unabhängige Variable. Untersuchungen zu positionsbedingten Externalitäten durch relative Einkommensverteilungen existieren bislang noch nicht. Der

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bisherige Fokus wurde auf Mannschaftsleistung bzw. Mannschaftsentlohnung und nicht auf die entsprechende Beziehung auf individueller Ebene gelegt.

3 Forschungsfrage und Hypothesen 8QVHUH6WXGLHXQWHUVXFKWGHQ(LQÀXVVGHVUHODWLYHQ(LQNRPPHQVDXIGLH(QWZLFNOXQJGHU individuellen Leistung von Fußballspielern über die Zeit. Unsere zentrale Forschungsfrage thematisiert, ob und inwieweit das relative Einkommen die Leistung eines FußEDOOVSLHOHUVEHHLQÀXVVWXQGXQWHUZHOFKHQ%HGLQJXQJHQHVVLFKOHLVWXQJVKHPPHQGRGHU –fördernd auswirkt. Zudem untersuchen wir die Auswirkungen von Teameffekten. Wie bereits zuvor diskutiert, rufen Einkommensunterschiede positionale Externalitäten hervor. In welche Richtung sich diese auf individuelle Leistungen in einer Gruppe auswirken, ist allerdings nach heutigem Forschungsstand offen. Unsere erste Hypothese lautet: H1: 'DV UHODWLYH (LQNRPPHQ LQQHUKDOE HLQHU 5HIHUHQ]JUXSSH EW HLQHQ VLJQL¿NDQWHQ (LQÀXVVDXIGLHLQGLYLGXHOOH/HLVWXQJGHU7HDPPLWJOLHGHUDXV. Sozialwissenschaftliche Theorien wie die bereits skizzierte Theorie der relativen Deprivation oder die psychologische Theorie sozialer Vergleiche liefern zahlreiche Argumente für das Entstehen von negativen positionalen Externalitäten infolge relativer Einkommensunterschiede. Gruppeninterne Vergleiche erzeugen Neid, wenn ein Individuum sich gegenüber einer Vergleichsperson oder dem Teamdurchschnitt ungerecht behandelt fühlt. Einkommensunterschiede können Missgunst und Frustration erzeugen und zu einem kontraproduktiven Wettbewerb führen (Kirchsteiger 1994, Zeckhauser 1991). In Experimenten hat sich gezeigt, dass Individuen ihren individuellen Nutzen erhöhen können, indem sie das Eigentum anderer zerstören, auch wenn ihnen dadurch selbst Kosten entstehen (Kirchsteiger 1994). Eine neidische Person bevorzugt in diesem Fall, selbst weniger zu verdienen, solange ihre Bezugsgruppe immer noch vergleichsweise weniger verdient. Soziale Vergleiche wirken allerdings nicht nur dysfunktional. Sie können durchaus auch positiv wirken, wenn sie zu gegenseitigen Verbesserungsanstrengungen anregen. So ist z.B. aus der Turniertheorie bekannt, dass Wettbewerb dadurch angespornt wird, dass die beste Leistung mit dem höchsten Preisgeld belohnt wird (Lazear/Rosen 1981). Dahinter steht die Annahme, dass Einkommensunterschiede sich grundsätzlich positiv auf die Leistung auswirken. Landers et al. (1996) sprechen hier auch von einem positiven „Wettrüsten“, durch welches das Leistungsniveau angehoben wird. Die Größe der positionalen Externalitäten hängt vermutlich vom Ausmaß an Ungleichheit innerhalb der Einkommensverteilung ab. Diesbezüglich existiert bereits eine Reihe von Untersuchungen mit Daten aus verschiedenen professionellen US Teamsportarten. Sie versuchen die Frage zu beantworten, ob eine zunehmende Ungleichverteilung der individuellen Einkommen der Team-Performance zu- oder abträglich ist (siehe z.B. Bloom 1999, Debrock et al. 2004, Depken 2000, Frick et al. 2003, Gomez 2002, Lehmann/Wacker 2000). So fand z.B. Depken (2000) anhand von Baseballdaten heraus, dass sich eine geringe Ungleichverteilung innerhalb der Einkommen von Mannschaftsmitgliedern positiv auf die Teamperformance auswirken. Im Umkehrschluss nehmen wir an,

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dass eine höhere Einkommensungleicheit positionale Externalitäten innerhalb des Teams verstärkt. Die sich benachteiligt fühlenden Spieler vermindern ihre individuelle Leistung, d.h. eine negative Veränderung in Bezug zur Referenzgruppe wirkt sich negativ auf die individuelle Leistung aus. Aufgrund dessen können wir Hypothese 2 formulieren: H2: Eine höhere Einkommensungleichheit verstärkt die positionalen Externalitäten. Dies YHUVWlUNWGHQQHJDWLYHQ(LQÀXVVDXIGLHLQGLYLGXHOOH/HLVWXQJEHLGHQ6SLHOHUQZHOche sich im Vergleich zur Referenzgruppe zusätzlich verschlechtern. *HPl‰)UDQN XQG/D\DUG ZLUGGDV:RKOEH¿QGHQHLQHV0HQVFKHQ QDFKKDOWLJGXUFKGLH9HUlQGHUXQJGHU5HIHUHQ]JUXSSHEHHLQÀXVVW'HVKDOEN|QQHQ9HUänderungen innerhalb einer Referenzgruppe auch zu einer Beeinträchtigung oder Steigerung der individuellen Leistung führen. Arbeitsökonomen beschäftigen sich seit langem mit der Zusammensetzung von Teams und deren Wirkung auf die Arbeitsleistung (siehe z.B. Lazear 1998). Die Art und Weise wie ein Team zusammengesetzt ist, übt einen VWDUNHQ(LQÀXVVDXIGLH.RRSHUDWLRQVEHUHLWVFKDIWLQQHUKDOEHLQHU*UXSSHDXV(LQHDXVgewogene Zusammensetzung des Teams erlaubt es, Produktivitätsvorteile aus Komplementaritäten der Gruppenmitglieder und deren Spezialisierung zu erreichen (Hamilton et al. 2003). Allerdings sind empirische Studien rar und die Frage, welche Zusammenstellung von Humankapital sich in welcher Weise auf die Arbeitsleistung auswirkt, bleibt unbeantwortet (Belman/Heywood 1997, Idson/Kahane 2000)4. Wir erwarten, dass sich Veränderungen innerhalb unterschiedlicher Referenzgruppen (z.B. mit über- oder unterdurchschnittlich ausgeprägten Einkommensunterschieden) auf individuelle Leistungen ausüben, was zur dritten Hypothese führt: H3: 'LH9HUlQGHUXQJLQGHU=XVDPPHQVHW]XQJHLQHV7HDPVEWHLQHQ(LQÀXVVDXIGLH individuelle Leistung der Gruppenmitglieder aus.

4 Empirisches Design Im Rahmen der empirischen Analyse werden Informationen über 1040 Bundesligaspieler über einen Zeitraum von 8 Spielzeiten zwischen 1995 und 2004 verarbeitet. Dies entspricht 2833 Spieler-Jahres-Beobachtungen. Bedingt durch Auf- und Abstiegsrunden EH¿QGHQVLFKYHUVFKLHGHQH&OXEVLQXQVHUHU6WLFKSUREH3UR%XQGHVOLJDVSLHOHUVLQG durchschnittlich 2.7 Spielzeiten erfasst, wobei das Spektrum zwischen 1 und 8 Spielzeiten liegt. 4.1 Abhängige Variablen: Leistungsdaten Als abhängige Variable dienen individuelle Leistungsdaten der professionellen Spieler in der deutschen Bundesliga. Diese werden seit einigen Jahren von den Medien als Grundlage für die Vergabe von individuellen Benotungen für Bundesliga- und Nationalmannschaftsspieler verwendet. So vergibt das Internetportal Sport1.de z.B. „Schulnoten“ für Nationalspieler oder stellt das Kicker Sportmagazin anhand von Scorerpunkten5 die besten Bundesliga-Spieler in der „Mannschaft des Spieltags“ zusammen. Die umfassendste

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Erhebung von Leistungsdaten von Bundesligaspielern erfolgt durch die Firma IMP in München.6 Für die vorliegende Untersuchung wurden Leistungsdaten aller Bundesligaspieler für die Zeitperiode 1995-2004 zur Verfügung gestellt. Diese beziehen sich im Einzelnen auf folgende abhängige Variablen: Anzahl Tore, Torvorlagen und gewonnene Zweikämpfe pro Einsatz. 4.2 Unabhängige Variable: Einkommen Das Einkommen von Bundesligaspielern wird als unabhängige Variable verwendet. 'LH .RPSRQHQWHQ GHV (LQNRPPHQV HLQHV %XQGHVOLJDSUR¿V EHVWHKHQ LQ GHU 5HJHO DXV Fixgehalt, individuellen und kollektiven Erfolgsprämien sowie “Handgeldern” bei Vereinswechseln. Dazu kommen individuelle Zahlungen wie Bonuszahlungen, Werbegelder XQG 6SRQVRUHQYHUJWXQJHQ %XQGHVOLJDYHUHLQHVLQG QLFKW YHUSÀLFKWHWGLH (LQNRPPHQ LKUHU3UR¿IX‰EDOOHUXQGGHUHQ.RPSRQHQWHQGHWDLOOLHUWRIIHQ]XOHJHQ(LQXQPLWWHOEDUHU Zugriff auf authentische Einkommensdaten ist deshalb nicht möglich. Bisherige empirische Studien gehen deshalb von den in Presseberichten vorgenommenen Schätzungen zu den Einkommenszahlen für einzelne Bundesligaspieler aus (Forrest/Simmons 2002, Hübl/Swieter 2002, Lehmann/Weigand 1999, Swieter 2000). Dabei berufen sie sich vor allem auf Daten aus dem Kicker Sportmagazin bzw. seinen Sonderheften (siehe Forrest/ Simmons 2002, Eschweiler/Vieth 2004, Hübl/Swieter 2002, Lehmann/Weigand 1999, Littkemann/Kleist 2002, Swieter 2000). Da sich das Kicker Sportmagazin als zuverlässige Datenquelle erwiesen hat, stützen wir uns zunächst ebenfalls auf diese. Das Internetportal Transfermarkt.de und die dort angebotenen Marktwerte von Bundesligaspielern7 bietet sich als weitere Datenquelle an. Infolge der engen Zusammenarbeit mit Vereinsmanagern, Spielerberatern und einer aktiven Nutzergemeinde (70.000 Zugriffe auf die Webseite pro Tag) gilt Transfermarkt.de in Fachkreisen als zuverlässige 4XHOOHIU'DWHQEHU%XQGHVOLJDSUR¿V8 Leider sind keine historischen Datenreihen verfügbar. Die Inhaber der Website stellten allerdings für die vorliegende Untersuchung Einkommenszahlen für die Saison 2003/04 zur Verfügung. Für die beabsichtigte Durchführung einer Sequenzanalyse ist es deshalb notwenGLJ DXFK ]XVlW]OLFKH 4XHOOHQ KHUDQ]X]LHKHQ GLH 5FNVFKOVVH DXI 6SLHOHUHLQNRPPHQ zurückliegender Jahre zulassen. Wir gehen von der Annahme eines linearen Zusammenhangs zwischen den Spielereinkommen und den zeitgleichen Marktwerten der Spieler aus. Dabei greifen wir im Gegensatz zu früheren Studien auf die Marktwerte für Bundesligaspieler zurück, die jeweils in den zurückliegenden Jahren beim Kicker-Managerspiel9 eine Rolle gespielt haben. Obwohl sich die Höhe dieser Marktwerte stark am Budgetrahmen des Managerspiels ausrichtet und damit nur begrenzt aussagekräftig ist, lässt sich davon ausgehen, dass sie zumindest die Relationen der Marktwerte zwischen BundesliJDSUR¿VJXWZLGHUVSLHJHOQ Die im Rahmen des Kicker-Managerspiels verwendeten Marktwerte werden von spezialisierten Journalisten des Kicker Sportmagazins erhoben, welche jeweils einen BunGHVOLJDYHUHLQEHWUHXHQXQGIUGLHVHQGLH0DUNWZHUWHGHULP.DGHUEH¿QGOLFKHQ6SLHOHU YHUDQVFKODJHQ6LHRULHQWLHUHQVLFKGDEHLDQVSLHOHUVSH]L¿VFKHQ]%6SLHOSRVLWLRQ/HLVWXQJDXVGHU9RUVDLVRQHU]LHOEDUHU7UDQVIHUSUHLV PDQQVFKDIWVVSH]L¿VFKHQ]%(UIROJ GHU0DQQVFKDIWLQGHU9RUVDLVRQ XQGYHUHLQVVSH]L¿VFKHQ)DNWRUHQ]%(LQQDKPHQDXV

Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen

313

Kartenverkäufen, Merchandising, Sponsoring). Die Kicker-Redaktion stellt sicher, dass die von den Vereinsbetreuern vorgeschlagenen Marktwerte in einer plausiblen Relation zueinander stehen. Für die Zuverlässigkeit dieser Einschätzungen spricht, dass die Marktwerte für Bundesligaspieler im Rahmen des Managerspiels bereits seit 10 Jahren mit Hilfe derselben Systematik und überwiegend von denselben Vereinsbetreuern ermittelt werden. Etwaige Erhebungsfehler sind dementsprechend systematischer Natur. Da wir als unabhängige Variable die monetäre Entlohnung eines Spielers verwenden, stellt sich die Frage, inwieweit die Marktwerte aus dem Kicker-Managerspiel tatsächOLFK 5FNVFKOVVH DXI GLH *HKlOWHU GHU %XQGHVOLJDSUR¿V ]XODVVHQ 8P GHQ XQWHUVWHOOten Zusammenhang zu testen, haben wir die Korrelation zwischen den Marktwerten des Kicker-Managerspiels und den von dem Internetportal Transfermarkt.de erhobenen Jahresgehältern10 von Bundesligaspielern für die Saison 2003/04 überprüft. Die Ergebnisse GHU3HDUVRQ.RUUHODWLRQVDQDO\VH]HLJHQHLQHQKRFKVLJQL¿NDQWHQSRVLWLYHQ=XVDPPHQhang (0.754** bei einem p-Wert von 0.00) zwischen den Marktwerten aus dem KickerManagerspiel und den im Internetportal angezeigten Jahresgehältern für die Saison 2003/04. Deshalb erscheint es uns zulässig, für unsere empirischen Analysen die Einkommen von Bundesligaspielern näherungsweise aus den Marktwerten des Kicker-Managerspiels abzuleiten. 4.3 Datenmodell Bei dem verwendeten Datensatz handelt es sich um Paneldaten, d.h. es werden jeweils die Daten für einen bestimmten Spieler im Zeitablauf betrachtet. Zur Überprüfung der abgeleiteten Hypothesen gehen wir von folgenden Basismodellen aus: LEISTit  E 0  E 1 KVARit  E 2 ABEINi (t 1)  E 3 RELEIN i  t 1  TDt  Mi  Eit LEISTit  B0  B1 KVARit  B2 ABEINi (t 1)  B3 RELEIN i  t 1  TEAMDi  TDt  TDt  Mi  Eit

(1)

(2)

LEISTit bezeichnet dabei als abhängige Variable die Leistung eines Spielers i zum Zeitpunkt t (gemessen mit der Zahl der Tore, Torvorlagen und gewonnene Zweikämpfe pro Einsatz). Als unabhängige Variablen berücksichtigen wir einerseits mit ABEINi(t-1), das absolute(LQNRPPHQHLQHV6SLHOHUVDXVGHU9RUVDLVRQWGLHVHU(LQÀXVVZLUGDXFKLP 4XDGUDWHUIDVVWXP1LFKWOLQHDULWlW]XEHUSUIHQ VRZLHDQGHUHUVHLWVPLWRELEINi(t-1), das relative Einkommen eines Spielers aus der Vorsaison t-1 (gemessen als die Differenz zwischen dem Durchschnittseinkommen der Mannschaft und dem individuellen Einkommen eines Spielers). Zudem werden mit KVARit die Kontrollvariablen Alter und Alter2 und die Teamzugehörigkeitsdauer11 mit TEAMDi ein Set von Team Dummy Variablen, mit ȝi individuelle Effekte des Spielers i und mit İit ein Fehlerterm in die Regressionsgleichung aufgenommen. Die verwendeten Teamdummies im zweiten Basismodel bewirNHQGDVVGLH1HLGHIIHNWHLQQHUKDOEHLQHVVSH]L¿VFKHQ7HDPVJHPHVVHQZHUGHQ'HVKDOE EHQ|WLJHQZLULQHLQHPHUVWHQ%DVLVPRGHOHLQH6SH]L¿NDWLRQRKQH7HDPGXPPLHV:LU konzentrieren uns nicht nur auf die Größen Tore und Torvorlagen, sondern verwenden

314

S. L. Schmidt et al.

auch gewonnene Zweikämpfe, da ein Spieler auch dann für sein Team wertvolle Leistungen erbringt, wenn er weder Tore erzielt noch solche vorbereitet. Für die abhängige Variable Tore berücksichtigen wir nur Stürmer und Mittelfeldspieler, da diese Leistung stark positionsabhängig ist. Um festzustellen, welches Panel-Datenmodell für unsere Analysen die größte AusVDJHNUDIWEHVLW]WZLUGLQHLQHPHUVWHQ6FKULWWHLQ+DXVPDQ6SH]L¿NDWLRQVWHVWGXUFKJHführt. Der Hausman Test überprüft, ob die Verwendung von Random Effects oder Fixed Effects Schätzern die geeignete Methode zur Durchführung der Regression ist (Hausman   'LH (UJHEQLVVH GLHVHV 6SH]L¿NDWLRQVWHVWV HUJDEHQ EHL KRKHQ 6LJQL¿NDQ]ZHUWHQ (1% Niveau und Chi2-Werten zwischen 210 und 345), dass die Nullhypothese abgelehnt wird. Individuelle Effekte, d.h. die besonderen Charakteristika von Spielern, die eine eindeutige Differenzierung gegenüber allen anderen ermöglichen, sind mit erklärenden Variablen korreliert und können nicht durch ein Random Effects Modell erklärt werden. Somit ist eine Schätzung mittels Fixed Effects angeraten. Es ist jedoch anzumerken, dass die Ergebnisse robust bleiben, wenn alternative Modelle verwendet werden. 4.4 Kausalität Um ein Endogenitätsproblem zwischen Leistung und Einkommen so weit wie möglich zu vermeiden, beziehen wir die Marktwerte der einzelnen Spieler zum Zeitpunkt t jeweils auf die Leistungsdaten der abgelaufenen Spielzeit (t+1). In den Ergebnissen präsentieren wir auch 2SLS-Schätzungen und führen Hausman-Tests durch. Die empirische Untersuchung zeigt erhebliche Unterschiede zwischen Teilgruppen auf. Derartige Unterschiede weisen GDUDXIKLQGDVVOHLVWXQJVVWlUNHUH6SLHOHUQLFKW]ZDQJVOlX¿JDXFKEHVVHUYHUGLHQHQ

5 Ergebnisse 5.1 Deskriptive Analyse Als erster Schritt werden unterschiedliche Referenzgruppen innerhalb des Datensatzes ermittelt. Die Verteilung der Einkommen auf die analysierten Bundesligaspieler ist in Abbildung 2 in Form einer Lorenzkurve dargestellt. Diese zeigt deutlich das Ausmaß an Ungleichheit in der Einkommensverteilung auf, so vereinen 50% der Spieler nur gut 20% der kumulierten Einkommen. Als zusätzliches Maß für die Bestimmung der Verteilungsungleichheit wurde der Gini.RHI¿]LHQWHUPLWWHOW-HQlKHUGHU*LQL.RHI¿]LHQWVLFKGHP:HUWDQQlKHUWGHVWRJU|ßer ist die Ungleichheit einer Einkommensverteilung. Verteilt über alle Einkommen und 6SLHOHU HUJLEW VLFK HLQ *LQL.RHI¿]LHQW YRQ  'LHVHU :HUW LVW HWZDV JHULQJHU DOV derjenige in der Untersuchung von Lehmann/Weigand (1999), welche einen Gini-Koef¿]LHQWHQYRQIUGLH(LQNRPPHQVYHUWHLOXQJGHU6SLHOHUJHKlOWHUIUGLH%XQGHVOLgasaison 1998/99 ermittelten. Er liegt aber in vergleichbarer Größenordnung zu anderen SURIHVVLRQHOOHQ 0DQQVFKDIWVVSRUWDUWHQ 3RUWHU6FXOO\   HUPLWWHOWHQ *LQL.RHI¿]Lenten von 0.40 für American Football, 0.43 für Basketball12 und 0.51 für Baseball. In

Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen Abb. 2: Lorenzkurve der Spielereinkommen

315

1

Einkommen in %

.75

.5

.25

0 0

.25

.5 Spieler in %

.75

1

$QOHKQXQJDQ)RUW N|QQHQ*LQL.RHI¿]LHQWHQIU0DQQVFKDIWVVSRUWDUWHQHLQHQ Wert bis zu 0.500 erreichen, in der Wirtschaft als Ganzes liegt dieser etwa bei 0.300. 'HU*LQL.RHI¿]LHQWIUGLHJHVDPWH6WLFKSUREHZLUGEDVLHUHQGDXIGHP0LWWHOZHUW unterteilt in ein Sample A für Teams mit überdurchschnittlich ungleichen Einkommensverteilungen (Gruppe A: „hohe Ungleichheit“) und ein Sample B für Teams mit unterdurchschnittlich ungleichen Einkommensverteilungen (Gruppe B: „niedrige Ungleichheit“).

5.2 Ökonometrische Schätzungen Tab. 1 präsentiert acht unterschiedliche Schätzungen mit und ohne Teamdummies (zwei IUMHGHDEKlQJLJH9DULDEOH 7DEXQWHUVXFKWLQHLQHPQlFKVWHQ6FKULWWGHQ(LQÀXVV von Teamkollegen. Gemäß Hypothese 3 wirkt eine Veränderung in der Komposition des 7HDPVHLQHQ(LQÀXVVDXIGLHLQGLYLGXHOOH/HLVWXQJDXV8PGLHVHQ=XVDPPHQKDQJ]X testen, werden durch Teammitglieder bedingte Effekte (Alter, Einwechslungen, Platzverweise der Teamkollegen) in die Schätzungen einbezogen. Dies hat auch den Vorteil, dass sich die Robustheit der vorhergehenden Ergebnisse testen lässt. Die Ergebnisse in Tab. 1 und 2 sind mit den formulierten Hypothesen vereinbar. Die relative Einkommensposition EHHLQÀXVVWGLH/HLVWXQJVIlKLJNHLW(LQH9HUVFKOHFKWHUXQJLQGHU(LQNRPPHQVSRVLWLRQKDW HLQHQQHJDWLYH(LQÀXVVDXIGLH/HLVWXQJVIlKLJNHLW'LH)7HVWVGHXWHQDXFKGDUDXIKLQ dass das Einkommen in Form der relativen und absoluten Einkommensposition einen VWDUNHQ (LQÀXVV DXI GLH WDWVlFKOLFKH /HLVWXQJ DXVEW7KHRUHWLVFK N|QQWH DUJXPHQWLHUW werden, dass insbesondere Tore auch ein unmittelbares Glücksgefühl generieren und zudem eindeutig messbar und klar zuzuordnen ist. Man müsste deshalb davon ausgehen, dass durch Neid ausgelöstes „Shirking“ dort verhältnismäßig weniger relevant ist. Dies gilt in reduzierter Weise auch für Torvorlagen. Shirking erscheint hauptsächlich dort relevanter, wo die individuelle Leistung schwerer messbar ist oder weniger belohnt wird. Unsere Ergebnisse deuten in der Tat darauf hin, dass der negative Leistungseffekt bei den gewonnenen Zweikämpfen sehr stark ausgeprägt ist. Die Resultate zeigen jedoch auch, dass durch Neid ausgelöstes Shirking bei den Toren und Torvorlagen relevant ist.

Unabhängige Variablen A) Einkommen RELATIVES EINK. (t-1) ABSOLUTE EINK. (t-1) ABSOLUTE EINK2 (t-1) B) Soziodemogr. ALTER ALTER2 C) Teamzugehörigkeitsdauer NEULING Team Saison Spieler

-2.05

0.000**

1.60

0.010 Nein Ja Ja

-0.007 Nein Ja Ja

-0.82

0.045*** 3.68 -0.001*** -4.88

-0.45

0.072*** 4.65 -0.001*** -5.85

-0.0001

-0.003

-0.78

-0.003

-0.96

-0.005** -2.17

t-Wert Koeff.

0.141 Nein Ja Ja

0.87

1.646*** 5.08 -0.029*** -6.58

-0.018*** -4.11

-0.209*** -2.45

-0.679*** -10.49

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel t- Wert Koeff. t- Wert

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

-0.011*** -3.44

Koeff.

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel t-Wert

-2.35

-1.16

-0.007 Ja Ja Ja

-0.86

0.069*** 4.38 -0.001*** -5.48

-0.001**

-0.008

-0.017*** -2.89

Koeff.

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

Tab. 1: (LQÀVVHDXIGLH/HLVWXQJYRQ%XQGHVOLJDVSLHOHUQ)L[HG(IIHFWV0RGHOO

-0.39

-1.05

-1.71

t- Wert

0.008 Ja Ja Ja

1.36

0.045*** 3.66 -0.001*** -4.79

-0.0001

-0.005

-0.007*

Koeff.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

0.55

0.150 Ja Ja Ja

0.90

1.702*** 5.24 -0.031 -6.90

-0.017*** -3.97

0.066

-0.387*** -3.56

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel Koeff. t- Wert

316 S. L. Schmidt et al.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel t- Wert Koeff. t- Wert

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

t-Wert Koeff. Koeff. t-Wert Unabhängige Koeff. Variablen 0.000 0.000 0.000 0.000 Prob > F Gruppen 778 1040 1040 778 1970 2833 2833 1970 Anzahl Beobachtungen



XQG

NHQQ]HLFKQHQVWDWLVWLVFKH6LJQL¿NDQ]MHZHLOVDXIGHPXQG/HYHO

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

Tab. 1: Fortsetzung von S. 316

0.000 1040 2833

t- Wert

0.000 1040 2833

Koeff.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel Koeff. t- Wert

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen 317

Unabhängige Variablen A) Einkommen RELATIVES EINK. (t-1) ABSOLUTE EINK. (t-1) ABSOLUTE EINK2 (t-1) B) Soziodemogr. ALTER ALTER2 C) Teamzugehörigkeitsdauer NEULING Teammitglieder ALTER EINWECHSLUNGEN

-0.003

-0.96

-1.80

-0.004

-0.0004*

0.004 1.02 0.027*** 4.18

-0.0004 0.012***

-0.15 2.65

1.43

0.009

-0.010

-1.23

0.043*** 3.58 -0.001*** -4.75

-0.30

-1.01

-2.17

t- Wert

0.072*** 4.65 -0.001*** -5.87

-0.00005

-0.005**

t-Wert Koeff.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

-0.011*** -3.48

Koeff.

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

-2.54

0.73

-0.010 -0.14 0.443*** 3.63

0.118

1.647*** 5.09 -0.029*** -6.57

-0.017*** -3.93

-0.217**

-0.679*** -10.51

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel Koeff. t- Wert t-Wert

-1.03

-1.12

0.001 0.20 0.027*** 3.93

-0.009

0.069*** 4.37 -0.001*** -5.53

-0.0005** -2.16

-0.007

-0.015*** -2.66

Koeff.

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

-0.24

-0.97

-1.57

t- Wert

1.24

0.000 0.03 0.013*** 2.61

0.008

0.044*** 3.57 -0.001*** -4.71

-0.00004

-0.004

-0.006

Koeff.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

0.57

0.79

-0.017 -0.20 0.461*** 3.51

0.132

1.691*** 5.21 -0.031*** -6.89

-0.017*** -3.81

0.069

-0.376*** -3.46

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel Koeff. t- Wert

Tab. 2: (LQÀVVHDXIGLH/HLVWXQJYRQ%XQGHVOLJDVSLHOHUQXQWHU%HUFNVLFKWLJXQJGHU7HDPPLWJOLHGHUHIIHNWH)L[HG(IIHFWV0RGHOO

318 S. L. Schmidt et al.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel Koeff. t- Wert

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

t-Wert Koeff. t- Wert Koeff. t-Wert Unabhängige Koeff. Variablen Saison Ja Ja Ja Ja Spieler Ja Ja Ja Ja 7.08*** 2.40* 64.82*** 5.98*** Test für gemeinsame 6LJQL¿NDQ] der Einkommensvar. Test für ge- 6.97** 2.94** 4.53*** 6.00*** meinsame SiJQL¿NDQ]GHU Teameffekte. 0.093 0.034 0.150 0.117 R-squared 0.000 0.000 0.000 0.000 Prob > F Gruppen 778 1040 1040 778 2833 2833 1970 Anzahl Be- 1970 obachtungen



XQG

NHQQ]HLFKQHQVWDWLVWLVFKH6LJQL¿NDQ]MHZHLOVDXIGHPXQG/HYHO

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

Tab. 2: Fortsetzung von S. 318

Ja Ja 22.94***

4.11***

0.170 0.000 1040 2833

2.90**

0.048 0.000 1040 2833

t- Wert

Ja Ja 1.37

Koeff.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel Koeff. t- Wert

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen 319

320

S. L. Schmidt et al.

'LH5HVXOWDWHGHU)7HVWVLQ7DE]HLJHQPLWKRKHUVWDWLVWLVFKHU6LJQL¿NDQ]GDVVGLH 7HDPHIIHNWHDOV*UXSSHHLQHQ(LQÀXVVDXIGLHLQGLYLGXHOOH/HLVWXQJDXVEHQ2EZRKOGDV $OWHUHLQHQVWDUNHQ(LQÀXVVDXIGLHLQGLYLGXHOOH/HLVWXQJDXVEWLVWGHU=XVDPPHQKDQJ zwischen dem Alter der Mannschaftskollegen und der individuellen Leistung weniger ausgeprägt. Dagegen zeigen Einwechslungen den deutlichsten Effekt. Die Veränderung in der Mannschaftszusammensetzung mobilisiert zusätzliche Leistungsreserven. Im Gegensatz dazu wirken sich Platzverweise negativ auf die individuelle Leistung aus. Der .RHI¿]LHQWGLHVHU9DULDEOHLVWMHGRFKQLFKWVWDWLVWLVFKVLJQL¿NDQW=XVDPPHQIDVVHQGVLQG die Ergebnisse mit Hypothese 3 vereinbar, da die Veränderung der Teamkonstellation LQVEHVRQGHUHGXUFK$XVZHFKVOXQJHQ DXFKVLJQL¿NDQWH$XVZLUNXQJHQDXIGLHLQGLYLGXHOOHQ/HLVWXQJHQGHU)X‰EDOOSUR¿VKDW Die Kontrollvariable Alter hat auf alle drei Leistungsfaktoren einen nichtlinearen (LQÀXVV:LHJHPl‰+XPDQNDSLWDOOLWHUDWXU]XHUZDUWHQLVWZHLVWVLHHLQHNRQNDYH9HUteilung auf: bis zu einem gewissen Alter wirken sich zunehmende Erfahrung und taktisches Spielverständnis positiv auf die Leistung aus. Dieses Ergebnis stimmt mit den meisten empirischen Studien von Arbeitsökonomen überein (siehe z.B. Tesluk/Jacobs 1998). Ab einem bestimmten Alter wiegen altersbedingte physische Nachteile (wie z.B. nachlassende Fitness und Schnelligkeit, steigende Verletzungsanfälligkeit) stärker als die genannten Vorteile. Interessanterweise hat die Dauer der Teamzugehörigkeit keinen EinÀXVVDXIGLH/HLVWXQJVIlKLJNHLW Insgesamt resultieren aus den Fixed Effects Schätzungen in Tab. 3 unterschiedliche Ergebnisse für die beiden Referenzgruppen. Für die Gruppe A mit überdurchschnittlich hoher Ungleichheit in der Einkommensverteilung ist insgesamt ein statistisch negativer Zusammenhang zwischen relativen Einkommensunterschieden und individueller Leistung für zu erkennen. Für Gruppe B mit geringer Ungleichheit in EinkommensverteiOXQJHQLVWKLQJHJHQNHLQVLJQL¿NDQWHU=XVDPPHQKDQJ]ZLVFKHQ/HLVWXQJXQGUHODWLYHQ Einkommensunterschieden sichtbar. Diese Ergebnisse sind mit der zweiten Hypothese vereinbar. Einkommenseffekte werden durch eine hohe Ungleichheit in der Einkommensverteilung verstärkt. Die Schätzungen in der Gruppe B zeigen auch, dass sich Platzverweise negativ auf die individuelle Leistung auswirken. Dieses Ergebnis überrascht nicht. Das Team verliert einen Spieler und damit auch an Leistungsstärke. Zudem muss die Teamstruktur neu reorganisiert werden, was den komparativen Vorteil der noch mitZLUNHQGHQ6SLHOHUYHUPLQGHUWGD3UR¿IX‰EDOOHUVWDUNVSH]LDOLVLHUWVLQG6ROFKHQHJDWLYH Effekte wurden empirisch bereits nachgewiesen (Torgler 2004). In Gruppen mit großen relativen Gehaltsunterschieden tritt dieser Effekt nicht auf. Dieses Ergebnis kann durch Unterschiede in der Gruppenkohäsion erklärt werden, d.h. geringere Einkommensunterschiede können die Mannschaftsmitglieder stärker zusammenschweißen. Der Verlust eines Spielers wirkt sich demotivierend auf die anderen Spieler aus und vermindert damit deren individuelle Leistung. In Tab. 4 wird das 2SLS-Verfahren verwendet, um den kausalen Effekt des Einkommens auf die Leistung zu schätzen. Sie präsentiert acht unterschiedliche Schätzungen (zwei für jede abhängige Variable) jeweils mit und ohne Teamdummies. Die Ergebnisse des Hausman-Tests deuten darauf hin, dass keine inkonsistenten Schätzwerte vorliegen. Als Instrument für die relative Einkommensposition wird die Nationalität eines Spielers verwendet (d.h. ob er Ausländer oder Deutscher ist). Ausländer dürften stärker darauf

Unabhängige Variablen A) Einkommen RELATIVES EINK. (t-1) ABSOLUTE EINK. (t-1) ABSOLUTE EINK2 (t-1) B) Soziodemogr. ALTER ALTER2 C) Teamzugehörigkeitsdauer NEULING Teammitglieder ALTER

-1.80

0.59

0.004

-0.001

0.001

-1.36

-0.017

-0.13

0.06

0.046*** 2.88 -0.001*** -3.64

-0.03

0.078*** 3.93 -0.001*** -4.41

-0.00001

-1.15

-0.173

-0.001

-1.45

0.00

1.476*** 3.93 -0.024*** -4.09

-0.017*** -3.62

0.59

-0.0004*

-0.007

0.084

-0.99

-0.008

-1.44

-0.369*** -2.88

-0.008

-2.24

-0.016**

t- Wert

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel Koeff.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

Gruppe A: Hohe Ungleichheit Koeff. t-Wert Koeff. t- Wert

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

0.19

-1.12

-0.001

-0.003

0.041 -0.001**

-0.16

-0.25

0.56 -2.24

-0.004*** -2.72

0.004

-0.018

-1.03

0.21

-0.16

0.005

0.022**

1.01

2.44

0.106** 2.00 -0.001*** -2.80

-0.001

0.002

-0.001

Gruppe B: Geringe Ungleichheit Koeff. t-Wert Koeff. t- Wert

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

-2.44

1.12

-0.78

t- Wert

0.028

0.098

0.20

0.36

0.655 0.40 -0.036*** -4.21

-0.081**

0.394

-0.223

Koeff.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel

Tab. 3: (LQÀVVHDXIGLH/HLVWXQJYRQ%XQGHVOLJDVSLHOHUQEHLVWDUNHUXQGJHULQJHU8QJOHLFKKHLWGHV(LQNRPPHQV)L[HG(IIHFWV0RGHOO

Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen 321

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

Gruppe A: Hohe Ungleichheit Gruppe B: Geringe Ungleichheit t-Wert Koeff. t- Wert Koeff. t- Wert Koeff. t-Wert Koeff. t- Wert Unabhängige Koeff. Variablen Saison Ja Ja Ja Ja Ja Spieler Ja Ja Ja Ja Ja 3.72** 1.04 16.43** 1.84 0.12 Test für gemeinsame 6LJQL¿NDQ] der Einkommensvar. Test für ge- 1.61 1.94 2.27* 6.07*** 0.89 meinsame SiJQL¿NDQ]GHU Teameffekte. 0.120 0.052 0.180 0.182 0.091 R-squared 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Prob > F Gruppen 441 583 583 459 624 1575 1575 864 1258 Anzahl Be- 1106 obachtungen



XQG

NHQQ]HLFKQHQVWDWLVWLVFKH6LJQL¿NDQ]MHZHLOVDXIGHPXQG/HYHO

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

Tab. 3: Fortsetzung von S. 321

0.158 0.000 624 1258

2.81**

Ja Ja 3.13**

Koeff.

t- Wert

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel

322 S. L. Schmidt et al.

Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen

323

EHGDFKWVHLQLQWHJULHUW]XZHUGHQ'LHVKDWHLQHQGLUHNWHQ(LQÀXVV DXIGLH6WlUNHGHV relativen Einkommenseffekts. Als Instrument des absoluten Einkommens nehmen wir die durchschnittlichen Zuschauerzahlen der Vorsaison bei den Heimspielen. Eine höhere Zuschauerzahl führt zu mehr Einnahmen und ermöglicht, die Spieler besser zu bezahlen.13 7DEHQWKlOWGLH.RHI¿]LHQWHQGHV,QVWUXPHQWVXQGGLHF6WDWLVWLNHQGHU6LJQL¿NDQ]WHVWV des Instruments für die Regressionen der ersten Stufe des 2SLS-Schätzverfahrens. Wir beobachten eine negative Korrelation zwischen der relativen Einkommensposition und der Variable Ausländer und eine positive zwischen dem absoluten Einkommen und der GXUFKVFKQLWWOLFKHQ=XVFKDXHU]DKOHQEHLGHQ+HLPVSLHOHQGHU9RUVDLVRQKRFKVLJQL¿NDQW  Zudem präsentieren wir den Anderson canonical correlations LR Test und somit einen alternativen Test auf Relevanz der Instrumente. Die Tests deuten darauf hin, dass die eingesetzten Instrumente relevant sind. Gemäß den 2SLS-Schätzungen wirkt sich der relative Einkommenseffekt stark auf die individuelle Leistung aus. Eine negative (positive) Veränderung im Vergleich zur Referenzgruppe führt zu einer schlechteren (verbesserten) Leistung. Die statistischen Ergebnisse in Tab. 4 bekräftigen zudem, dass Teameffekte als *UXSSHHLQHQJHZLVVHQ(LQÀXVVDXIGLHLQGLYLGXHOOH/HLVWXQJDXVEHQ 'LH VLJQL¿NDQW QHJDWLYHQ .RHI¿]LHQWHQ GHU 9DULDEOH Ä5(/$7,9(6 (,1.³ N|QQWH bedeuten, dass nicht nur ein unterdurchschnittlich bezahlter Spieler schlechter spielt, falls die (positive) Differenz zwischen dem Durchschnittslohn der Mannschaft und seinem individuellen Lohn zunimmt, sondern auch, dass ein überdurchschnittlich bezahlter Spieler besser spielt, falls sich sein Abstand zum Durchschnittslohn erhöht. Gemäß Fairness-Theorien (vgl. z.B. Akerlof/Yellen 1990) wirken sich relative Einkommensveränderungen je nach individueller Einkommensposition unterschiedlich aus. Harder (1992) konnte z.B. empirisch zeigen, dass überbezahlte Basketballspieler stärker kooperieren (höhere „nonscoring performance“), während unterbezahlte Spieler eigennütziger agieren und dadurch eine höhere „scoring performance“ erzielen. Um zwischen den Effekten von „Überbezahlung“ und „Unterbezahlung“ zu differenzieren, fügen wir in Tab. 5 zwei Variablen ein, nämlich RELATIVER VORTEIL 1 / (n  1) 3 jx1 max{ Ei E j , 0} und RELATIVER NACHTEIL 1 / (n  1) 3 jx1 max{ E j Ei , 0} , wobei Ei das individuelle Einkommen das Spielers i misst und Ej das Einkommen der anderen Teamkollegen.14 Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass es sich nicht um ein Nullsummenspiel auf Teamebene handelt. Die negativen Neideffekte der unterdurchschnittlich bezahlten Spieler werden nicht durch die Leistungseffekte der überdurchschnittlich bezahlten Spieler ausgegliFKHQ'HU.RHI¿]LHQW5(/$7,9(51$&+7(,/LVWPHKUKHLWOLFKVWDWLVWLVFKVLJQL¿NDQW PLWHLQHPQHJDWLYHQ9RU]HLFKHQZlKUHQGGHU.RHI¿]LHQW5(/$7,9(59257(,/NDXP VLJQL¿NDQW LVW 1XU LQ HLQHU 6FKlW]XQJ VLQG EHLGH .RHI¿]LHQWHQ VLJQL¿NDQW PLW HLQHP stärkeren quantitativen Effekt für die Variable RELATIVER NACHTEIL.

6 Fazit und Ausblick Der vorliegende Beitrag untersucht die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen. Neid wird mit Hilfe von Ungleichheiten in der Einkommensverteilung operationalisiert. Die Studie zeigt, dass bei professionellen Fußballspielern in der deutschen Bundesliga die Unterschiede in der Einkommenshöhe zwischen den Mannschaftskolle-

Unabhängige Variablen A) Einkommen RELATIVES EINK. (t-1) ABSOLUTE EINK. (t-1) ABSOLUTE EINK2 (t-1) B) Soziodemogr. ALTER ALTER2 C) Teamzugehörigkeitsdauer NEULING Teammitglieder ALTER EINWECHSLUNGEN

-3.45 -0.002

3.63

-3.05 -0.001

-1.13 -0.006 1.05 0.000

-1.52 0.012**

-1.88 0.001 -0.46 0.004

-0.036***

0.060***

-0.005***

-0.022 0.000

-0.014

-0.007* -0.004

0.021**

t-Wert Koeff.

0.27 -0.100 0.86 0.503***

2.00 -0.246

-0.51 -0.191 0.51 0.002

-0.76 -0.118***

2.34 1.284***

-1.29 2.99

-1.21

-0.52 0.32

-4.17

4.36

-4.57

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel Koeff. t- Wert

-0.29 -0.979***

tWert

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

Koeff.

Tab. 4: 2SLS Analyse 2SLS Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

2.18

-2.10

t-Wert

-0.010 -0.011

-0.016

-0.028 0.0005

-1.58 -0.93

-1.63

-1.28 1.20

-0.005*** -2.93

0.061**

-0.047**

Koeff.

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

0.001 0.006

0.014**

-0.006 0.000

-0.001

0.020

-0.0005

Koeff.

0.33 0.96

2.19

-0.49 0.50

-0.53

1.32

-0.04

t- Wert

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

-0.079 0.607***

-0.267

-0.210 0.002

-0.123***

1.479***

-0.842*

-0.66 2.90

-1.27

-0.55 0.35

-3.84

2.90

-1.93

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel Koeff. t-Wert

324 S. L. Schmidt et al.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel Koeff. t- Wert

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

Koeff. Koeff. t-Wert Koeff. tt-Wert Unabhängige Variablen Wert Saison Ja Ja Ja Ja Spieler Nein Nein Nein Nein 8.35*** 24.04*** 13.02*** Test für ge14.72*** meinsame 6LJQL¿NDQ]GHU Einkommensvar. 0.94 11.84*** 3.03 Test für gemein3.75 VDPH6LJQL¿NDQ] der Teameffekte. erste Teststufe: relatives Einkommen -0.345*** -5.23 -0.349*** -6.54 -0.349*** -6.54 -0.266*** -4.59 Ausländer 144.58*** 144.58*** 16.98*** F-Test 98.58*** erste Teststufe: absolutes Einkommen 10.09 0.000 13.68 0.000 13.68 0.000 2.89 Anzahl Zuschauer 0.000 vorherige Saison F-Test 59.71 117.36 117.36 13.15 53.735 53.735 20.442 Anderson canon. 26.796 corr. LR Statistik



XQG

NHQQ]HLFKQHQVWDWLVWLVFKH6LJQL¿NDQ]MHZHLOVDXIGHPXQG/HYHO

Tab. 4: Fortsetzung von S. 324 2SLS Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

-0.302*** 32.42***

0.000

-0.302*** -6.55 32.42***

0.000 28.86 46.104

3.64

28.86 46.104

9.48**

1.49

3.64

-6.55

Ja Nein 20.58***

t- Wert

Ja Nein 2.19

Koeff.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel Koeff. t-Wert

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen 325

Unabhängige Variablen A) Einkommen RELATIVER VORTEIL (t-1) RELATIVER NACHTEIL (t-1) ABSOLUTE EINK. (t-1) B) Soziodemogr. ALTER ALTER2 C) Teamzugehörigkeitsdauer NEULING Teammitglieder ALTER EINWECHSLUNGEN PLATZVERWEISE Team Saison

0.31

0.002

0.084

-0.011

Nein Ja

-0.040

-0.0004 0.012***

Nein Ja

-1.13 -0.033

0.003 0.91 0.027*** 4.20

-1.36 0.009

-1.30

-0.16 2.65

Nein Ja

0.503

0.75

-0.023 -0.32 0.446*** 3.65

0.52

1.664*** 5.14 -0.030*** -6.72

0.072*** 4.65 0.044*** 3.59 -0.001*** -5.92 -0.001*** -4.79

1.42

-0.255*** -2.96

-1.03

-0.86 -0.003

-0.004

-0.831*** -9.92

0.345*** 2.89

-1.71

0.98

-0.016*** -3.77 -0.005*

0.004

t-Wert Koeff.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel t- Wert Koeff. t- Wert

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

Koeff.

Tab. 5: Stärke des Neideffekts Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

0.85

t-Wert

-1.17

-1.23

Ja Ja

-0.050

-1.33

0.001 0.21 0.027*** 3.94

-0.010

0.070*** 4.45 -0.001*** -5.67

-0.008

-0.019*** -2.98

0.007

Koeff.

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

-0.87

-1.37

0.92

t- Wert

1.23

Ja Ja

-0.032

-1.22

0.000 0.01 0.013*** 2.60

0.008

0.044*** 3.57 -0.001*** -4.72

-0.004

-0.006

0.005

Koeff.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

0.56

0.13

0.66

Ja Ja

0.041

0.06

-0.016 -0.19 0.463*** 3.51

0.110

1.731*** 5.32 -0.032*** -7.10

0.016

-0.501*** -4.07

0.083

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel Koeff. t- Wert

326 S. L. Schmidt et al.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel t- Wert Koeff. t- Wert

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

Koeff. t-Wert Koeff. Koeff. t-Wert Unabhängige Variablen 0.000 0.000 0.000 0.000 Prob > F Gruppen 778 1040 1040 778 1970 2833 2833 1970 Anzahl Beobachtungen



XQG

NHQQ]HLFKQHQVWDWLVWLVFKH6LJQL¿NDQ]MHZHLOVDXIGHPXQG/HYHO

Tab. 5: Fortsetzung von S. 326 Stürmer und Mittelfeldspieler Abh. V.: Tore pro Spiel

0.000 1040 2833

t- Wert

0.000 1040 2833

Koeff.

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Anzahl gewonnene Zweikämpfe pro Spiel Koeff. t- Wert

Alle Feldspieler (ohne Torwart) Abh. V.: Torvorlagen pro Spiel

Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen 327

328

S. L. Schmidt et al.

JHQHLQHQHQWVFKHLGHQGHQ(LQÀXVVDXIGLHLQGLYLGXHOOH/HLVWXQJDXVEHQ9HUVFKOHFKWHUW sich die Einkommensposition von Spielern unterhalb des Teamdurchschnitts, sinkt ihre Leistungsbereitschaft (ceteris paribus). Der relative Einkommenseffekt wird zudem durch höhere Einkommensunterschiede innerhalb eines Teams verstärkt. Neid entsteht, wenn VLFK6SLHOHUPLWLKUHQ0DQQVFKDIWVNROOHJHQYHUJOHLFKHQXQGGDEHLHPS¿QGHQGDVVVLH vergleichsweise weniger Gehalt haben, als sie es verdient hätten. Eine Erhöhung des Einkommens eines Mannschaftskollegen wird als Abwertung der eigenen Leistung gesehen. 'DPLWHQWVWHKWHLQ=LHONRQÀLNW]ZLVFKHQLQGLYLGXHOOHQ/HLVWXQJVDQUHL]HQXQGGHQVLFK daraus ergebenden Folgen auf die Kooperationsbereitschaft der Spieler. Die Ergebnisse zeigen auch, dass es sich nicht um ein Nullsummenspiel auf Teamebene handelt. Die negativen Neideffekte der unterdurchschnittlich bezahlten Spieler werden nicht durch die Leistungseffekte der überdurchschnittlich bezahlten Spieler ausgeglichen. Managementteams sind zwar nicht unmittelbar mit Fußballmannschaften zu vergleichen, jedoch können einige interessante Parallelen gezogen werden, welche wiederum Rückschlüsse auf die betriebswirtschaftliche Praxis erlauben. Ähnlich wie in professionellen Fußballmannschaften der Bundesliga setzen sich Managementteams auch aus Stars und „Wasserträgern“ zusammen (vgl. Frick 2001). Einkommensunterschiede erklären sich zumindest teilweise durch leistungsorientierte Bezahlung. Individuelle ZielerUHLFKXQJVJUDGH ZHOFKH DQKDQG YRQ TXDQWL¿]LHUEDUHQ 0HVVJU|‰HQ ZLH ]% 8PVDW] 3UR¿WDELOLWlW.XQGHQ]XIULHGHQKHLWHWFHUPLWWHOWZHUGHQEHVWLPPHQHLQHQ*URVVWHLOGHV Gesamteinkommens des Managements börsennotierter Firmen. Allerdings sind Manager ähnlich wie Bundesligaspieler so genannte „Multitasker“, d.h. sie führen vielfältige Aktivitäten gleichzeitig aus. Zur Beurteilung ihrer Leistung lassen sich nicht alle relevanten )DNWRUHQ ZLH ]% GHU LQGLYLGXHOOH (LQÀXVV DXI GHQ 7HDPJHLVW GH¿QLHUHQ XQG PHVVHQ )UH\ )ROJOLFKEOHLEHQGLHVHKlX¿JEHLGHU/HLVWXQJVEHXUWHLOXQJDXVJHVFKORVVHQ Allerdings wird die individuelle Leistung durch das Zusammenspiel des FührungsgremiXPVEHHLQÀXVVW:LHEHLP)X‰EDOOHLQ6WUPHUQXUGDQQ7RUHVFKLH‰WZHQQHUHQWVSUHchende Vorlagen erhält, ist auch ein Manager auf seine Kollegen im Führungsgremium angewiesen. Somit birgt die alleinige Ausrichtung einer leistungsbasierten Entlohnung auf quantitativ messbare Kriterien das Risiko, dass zuvor „mannschaftsdienliche“ Manager ihr Engagement auf messbare Leistungskriterien beschränken und gegenüber Kollegen destruktiv agieren. Mitunter kann dies sogar zu einer Verdrängung intrinsischer Arbeitsanreize führen (siehe Frey 2006, Frey/Osterloh 2002, 2005). Aus diesen Gründen ist zu vermeiden, dass sich einkommensmäßig benachteiligt fühlende Manager darauf konzentrieren, die Leistung der ihrer Ansicht nach überbezahlten Kollegen zu beeinträchtigen, um ihre eigene Position relativ zu verbessern. Einkommensunterschiede innerhalb von Managementteams sollten so gestaltet werden, dass sie nicht Neid und destruktives Verhalten erzeugen, sondern zu gegenseitigen Verbesserungsanstrengungen führen. Zudem wäre es ratsam, neben rein quantitativ messbaren Leistungskriterien auch qualitative Faktoren in eine Leistungsbeurteilung aufzunehmen, um den individuellen Beitrag zum Teamwork in die leistungsbezogene Entlohnung zu integrieren. Gemäß unseren Ergebnissen ist Vorsicht bei der Aufnahme von „Stars“ ins Team geboten, wenn diese das Einkommensgefüge innerhalb des Managementteams zu stark verändern.

Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen

329

Die Ermittlung des optimalen Einkommensgefüges ist natürlich eine äußerst schwierige Aufgabe. So zeigt auch die bisherige Empirie, dass bislang noch kein Konsens über GLH:LUNXQJVZHLVHYRQ¿UPHQLQWHUQHQ(LQNRPPHQVXQWHUVFKLHGHQDXIGLHGXUFKVFKQLWWliche Unternehmensperformance gefunden werden konnte. Dies liegt einerseits daran, GDVV PHLVW XQVSH]L¿VFKH 8QJOHLFKKHLWV XQG /HLVWXQJVLQGLNDWRUHQ YHUZHQGHW ZHUGHQ Zudem sind die verfügbaren Untersuchungen bedingt aussagekräftig, da sie auf ein spezi¿VFKHV6HJPHQWGHU$UEHLWQHKPHU]%7RS0DQDJHPHQW RGHUDXIVSH]L¿VFKH6HNWRUHQ (z.B. produzierendes Gewerbe, universitäre Einrichtungen, professionelle Sportarten) ausgerichtet sind (Frick et al. 2003). In zukünftigen Untersuchungen wäre es wichtig zu erörtern, bis zu welcher Schwelle Einkommensunterschiede einen „gesunden“ Wettbewerb innerhalb einer Gruppe fördern und ab wann ein negativer Effekt eintritt. Zudem wäre weiter zu vertiefen, inwieweit die Zusammensetzung eines Managementteams Auswirkungen auf individuelle Leistungen hat. So könnte analysiert werden, ob und inwieweit die individuelle Leistung eines Topmanagers von seinen Teamkollegen und den jeweiligen Rahmenbedingungen (inkl. Vergütungssystem) abhängt. Einige bemerkenswerte Untersuchungen erörtern zwar, inwieweit außergewöhnliche Führungspersönlichkeiten zwischen Firmen übertragbar sind (siehe z.B. Groysberg et al. 2006, 2004, Groysberg/Nanda 2001). Daraus resultierte unter anderem, dass sich die Leistung von denjenigen Staranalysten an der Wallstreet verschlechterte, welche zu Investmentbanken mit schlechterem Rating wechselten. Diese /HLVWXQJVXQWHUVFKLHGHZXUGHQYRUDOOHPGXUFK¿UPHQVSH]L¿VFKHV+XPDQNDSLWDOEHJUQdet, hingegen wird nicht beleuchtet, welche Rolle mögliche Neideffekte der neuen Kollegen gespielt haben.

Anmerkungen 1 Zu Deutsch „Beraubung“. 2 Beim Ultimatum game interagieren zwei Parteien anonym und einmalig miteinander. Der erste Spieler schlägt vor, wie ein vorgegebener Geldbetrag mit dem zweiten Spieler aufgeteilt werden soll. Wenn der zweite Spieler den Vorschlag ablehnt, erhält keiner der beiden etwas. Ansonsten wird die vorgeschlagene Aufteilung umgesetzt.   Ä8QOLNH,WDO\KRZHYHUWKHZDJHELOOLVRQO\DPDUJLQDOO\VLJQL¿FDQWSUHGLFWRURISRLQWVUDWLR (p-value of 0.059). From our estimate, the pay-performance elasticity is 0.10 at the sample means and this is lower than for Italy and is actually the lowest for any league surveyed in this paper. (…) Indeed it is this more egalitarian wage structure, compared to Italy, which is failing WR DVVLJQ D FOHDUO\ VLJQL¿FDQW UROH IRU ZDJH ELOO LQ GHWHUPLQLQJSHUIRUPDQFH³)RUUHVW6LPmons 2002, S. 230). 4 Ausnahmen sind Idson/Kahane (2000) und Torgler (2007). 5 Eschweiler/Vieth (2004) nutzen diese Spielerbewertung für ihre Analyse von Transferpreisen in der Fußball Bundesliga.   ,03 LVW RI¿]LHOOHU /LHIHUDQW IU 6WDWLVWLNHQ GHU 'HXWVFKHQ )X‰EDOO /LJD VRZLH IU GLYHUVH öffentlich-rechtliche und private Fernsehsender. 7 Die Marktwerte der Bundesligaspieler werden aufgrund von geschätzten und in der Transfermarkt.de Nutzergemeinde validierten Einkommenszahlen, aus Vertragslaufzeit und aktuellen Leistungsdaten ermittelt.

330

S. L. Schmidt et al.

8 Eschweiler/Vieth (2004) haben in ihrer Untersuchung von Transferpreisen innerhalb der Fußball Bundesliga auch Daten von Transfermarkt.de verwendet. 9 Zu Beginn einer neuen Saison stellen Teilnehmer des Kicker-Managerspiels (offen für alle Personen ab 18 Jahren) eine Mannschaft mit 11 Spielern (Torwart, Abwehr, Mittelfeld, Sturm) und 4 Reservisten aus einem Pool von ca. 500 Bundesligaspielern zusammen, der den Kadern GHU%XQGHVOLJDPDQQVFKDIWHQHQWVSULFKW-HGHU7HLOQHKPHUYHUIJWEHUHLQ¿NWLYHV%XGJHWYRQ EUR 30 Mio., für welches er Spieler für seine virtuelle Mannschaft “einkaufen” kann. Für jeden Spieler im Pool wird zu Saisonbeginn ein Marktwert (z.B. zwischen EUR 0.1 bis 8 Mio. in der Saison 2004/05) durch die Kicker Redaktion festgelegt. Nach jedem Spieltag erfolgt eine Spieltagswertung durch die Kicker Redakteure, wonach jedem Spieler gemäß seiner Leistung ein Punktwert („Scorerwert“ von max. +10 bis -10) zugewiesen wird. Am Ende der Saison ist derjenige Teilnehmer Sieger, dessen Mannschaft insgesamt die meisten Scorer-Punkte zusammengetragen hat. Der individuelle Punktestand wird nach dem jeweiligen Spieltag per Internet veröffentlicht. 10 Bedauerlicherweise verfügt Transfermarkt.de nur über aktuelle und nicht über historische Gehaltsangaben von Bundesligaspielern, welche eine weitergehende Analyse ermöglichten. 11 Neuling (neu im Team für die erste Saison=Wert 1, sonst 0).  9JODXFK)ULFNE ZHOFKHUHLQHQ*LQL.RHI¿]LHQWHQYRQIUGLH1%$LQGHU6DLVRQ 1996/1997 berechnete. 13 Hierbei bleiben allerdings mögliche Auswirkungen der Zuschauerzahl auf die individuelle Spielerleistung unberücksichtigt. In vorherigen Studien von Dohmen (2005) konnte gezeigt werden, dass die Höhe der Zuschauerzahlen die individuelle Leistung von Schiedsrichtern EHHLQÀXVVW'LHVHV3UREOHPZLUGMHGRFKGXUFKGLH%HUFNVLFKWLJXQJYRQ=XVFKDXHU]DKOHQGHU Vorsaison abgeschwächt. 14 Indem die Variable ABSOLUTE EINK als quadrierter Term in die Schätzungen eingeht, kann auch kritisiert werden, dass erhebliche Multikollinearität in Kauf genommen wird, welche die VWDWLVWLVFKH6LJQL¿NDQ]YRQ$%62/87((,1.XQG$%62/87((,1.VFKZlFKW:RROGridge 2003, S. 98). Tab. 5 präsentiert deshalb Schätzungen ohne den nichtlinearen Term.

Literatur $NHUORI*$
Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen

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The impact of envy on individual performance: Findings from a panel analysis Abstract: Relative income differences are likely to lead to envy within a reference group. Envy LQ WXUQ LQÀXHQFHV VRFLDO EHKDYLRU DQG LQGLYLGXDO SHUIRUPDQFH :KLOH SRVLWLRQDO FRQFHUQV DUH apparent in daily life, empirical evidence is rare in the economic literature. This paper inves-

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tigates the impact of the relative income position on individuals’ performance or productivity. $VÄSHUIRUPDQFH³LVGLI¿FXOWWRPHDVXUHZHWXUQWRVRFFHUSOD\HUVZKRVHSHUIRUPDQFHKDVEHHQ well documented. The broad sample covers eight seasons of the German premier soccer league (Bundesliga) between 1995 and 2004, and includes 1040 players, a salary proxy and several performance variables. The results show that player performance is strongly affected by relative income position. A disadvantage in the relative income position reduces productivity. The larger the income differences within a team, the stronger are the effects of positional concern. Team FRPSRVLWLRQDOVRVLJQL¿FDQWO\DIIHFWVEHKDYLRXU .H\ZRUGV Relative income · Positional concerns · Envy · Performance · Income inequality