Köln Z Soziol (2015) 67:269–291 DOI 10.1007/s11577-015-0308-7 Abhandlungen

Soziale Mobilität in Deutschland revisited Die Entwicklung der Karrieremobilität in den letzten 80 Jahren Nico Stawarz

© Springer Fachmedien Wiesbaden 2015

Zusammenfassung  Auf Basis der Daten der German Life History Study und der National Educational Panel Study wird in diesem Beitrag die Entwicklung der intragenerationalen sozialen Mobilität der Berufseinstiegskohorten 1932 bis 1989 in Westdeutschland untersucht. Als Analysemethode werden Wachstumskurvenmodelle verwendet. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass ein Anstieg des sozialen Prestiges zu Karrierebeginn entlang der untersuchten Kohorten zu verzeichnen ist. Die Kohorten 1932–1969 unterscheiden sich nicht hinsichtlich der Entwicklung der sozialen Position über die Berufskarriere. Aufgrund sich verändernder Opportunitätsstrukturen ist für jüngere Berufseinstiegskohorten (1970–1989) ein geringerer Anstieg des Prestiges im Karriereverlauf festzustellen. Zudem kann anhand der Analysen ein Anstieg der Heterogenität der Karriereverläufe für die Kohorten aufgezeigt werden. Schlüsselwörter  Soziale Mobilität · Intragenerationale Mobilität · Karrieremobilität · Wachstumskurven · Mehrebenenanalyse · Kohortenanalyse · NEPS · GLHS Social Mobility in Germany Revisited The Development of Career Mobility Over the Last 80 Years Abstract  Using the National Educational Panel Study and the German Life History Study, the present paper analyzes the shifts in intragenerational social mobility in West Germany across the career entry cohorts 1932–1989. As an analytical approach, growth curve models are utilized. The empirical results illustrate an inN. Stawarz () Fakultät I/Soziologie, Universität Siegen, Adolf-Reichwein-Str. 2, 57068 Siegen, Deutschland E-Mail: [email protected]

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crease of social prestige at the initial placement within the occupational system over the studied cohorts. However, across the cohorts 1932–1969 there is no difference regarding shifts in the social position over the occupational career. Against the background of changing opportunity structures, smaller increases of prestige across the career are found among younger cohorts (1970–1989). Moreover, the analyses indicate a rise in the heterogeneity of careers over the cohorts. Keywords  Social mobility · Intragenerational mobility · Career mobility · Growth curve modeling · Multilevel analysis · NEPS · GLHS 1 Einleitung Seit Marx (1979) und Weber (1980) ist die Analyse sozialer Ungleichheit und sozialer Mobilität ein zentrales Thema der Soziologie. Hierbei stehen die Erforschung der Verteilung von Ressourcen und Positionen sowie deren Einfluss auf soziales Handeln im Vordergrund. Im Kontext der Untersuchung von sozialer Mobilität, die Veränderung der sozialen Position von Personen, muss zudem nach der Persistenz von Ungleichheitsstrukturen gefragt werden. In diesem Zusammenhang wird einerseits angenommen, dass sich die soziale Mobilität in den letzten Jahrzehnten erhöht hat und gleichzeitig zu einem sozialstrukturellen Wandel führte (vgl. Schelsky 1979; Beck 1986). Dem steht anderseits die These einer immer stärkeren Ausdifferenzierung der Gesellschaft bei bestehenden Mobilitätsbarrieren gegenüber (vgl. Geiger 1949; Dahrendorf 1965; Hradil 1987). Vor diesem Hintergrund muss außerdem nach den Auswirkungen von Flexibilisierungsprozessen auf die soziale Mobilität im Lebensverlauf gefragt werden (vgl. Castells 1996; Sennett 1998). Diese Annahmen bilden den Ausgangspunkt für zahlreiche empirische Forschungsarbeiten zur Entwicklung von sozialer Mobilität. In diesem Beitrag sind besonders die Analysen zu intragenerationaler sozialer Mobilität von Interesse, d. h. die Veränderung der sozialen Position innerhalb des Lebensverlaufs. Die meisten Aufsätze konzentrieren sich jedoch bislang auf Berufs- und Arbeitsplatzwechsel als abhängige Variable. Ein Teil dieser Untersuchungen gelangt zu dem Ergebnis, dass sich die Arbeitsplatzstabilität in den letzten Jahrzehnten kaum verändert hat (vgl. Kurz et al. 2006; Buchholz 2008; Mayer et al. 2010), während andere Hinweise für eine Abnahme der Beschäftigungsstabilität finden (vgl. Berger und Sopp 1992; Hillmert 2011; Dütsch et al. 2013; Blossfeld 2014). Weiterhin wird deutlich, dass sich das Arbeitslosigkeitsrisiko sowie die zwischenbetriebliche Mobilität über die einzelnen Geburtskohorten erhöht haben (vgl. Diewald und Sill 2004; Struck et al. 2007; Kattenbach et al. 2014). Es lassen sich jedoch nur begrenzt Rückschlüsse darüber gewinnen, wie sich die soziale Positionierung im Lebensverlauf über verschiedene Kohorten hinweg entwickelt hat. Die Befunde der wenigen bestehenden Studien verdeutlichen zwar einen Anstieg der sozialen Position über die Geburtskohorten und eine hohe Stabilität dieser entlang des Lebensverlaufs (vgl. Blossfeld 1986; Mayer und Carroll 1987; Hillmert 2011; Manzoni et al. 2014). Sie lassen allerdings nur begrenzt Aussagen über die Entwicklung der Heterogenität der Berufskarrieren zu (vgl. u. a. Biemann et al. 2011). Ebenso werden in bisherigen Arbeiten häufig nach Kohorten getrennte Modelle berechnet,

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anhand derer es jedoch nur begrenzt möglich ist, die Unterschiede zwischen Kohorten zu verdeutlichen, zu erklären oder Aussagen über die statistische Bedeutsamkeit der Differenzen zu treffen. Das Ziel des Beitrages ist es daher, eine Analyse der Entwicklung der intragenerationalen sozialen Mobilität, gemessen am Prestige einer Person, in Westdeutschland entlang der Berufseinstiegskohorten von 1932 bis 1989 vorzunehmen. Als Datengrundlage dienen die German Life History Study (GLHS) sowie die National Educational Panel Study (NEPS). Die Analysemethode bilden Wachstumskurvenmodelle, deren Schätzung auf Basis von Mehrebenenanalysen erfolgt (vgl. Singer und Willett 2003). Zusätzlich werden indirekte Effekte berechnet, anhand derer mögliche Unterschiede zwischen den Berufseinstiegskohorten erklärt werden sollen. Der Beitrag ist wie folgt gegliedert: Im zweiten Abschnitt werden, basierend auf theoretischen Überlegungen und empirischen Forschungsergebnissen, Hypothesen hinsichtlich der Entwicklung der Karrieremobilität gebildet. Der dritte Abschnitt enthält die Beschreibung der Datenbasis, die Operationalisierung sowie die Erläuterung der Analysemethode. Die Darstellung der empirischen Ergebnisse erfolgt im vierten Abschnitt. Die Diskussion und Zusammenfassung der zentralen Befunde bilden den Abschluss. 2 Theorie, Hypothesenbildung und Forschungsstand Um die Entwicklung der sozialen Position über den Lebensverlauf im Kohortenvergleich untersuchen zu können, muss zunächst zwischen Karriereeinstieg und Karriereverlauf unterschieden werden. Unter Karriereeinstieg wird die Erstplatzierung am Arbeitsmarkt verstanden (soziale Position mit einer Berufserfahrung von null Jahren). Der Karriereverlauf beschreibt die Veränderung des Prestiges über die Berufskarriere hinweg. Diese Differenzierung ist notwendig, da sich Personen in ihrer sozialen Position zum Berufseinstieg und hinsichtlich der Veränderung dieser über den Lebensverlauf unterscheiden können (vgl. Stawarz 2013). Außerdem ist davon auszugehen, dass die Entwicklung des Prestiges über die Berufskarriere durch die soziale Erstpositionierung beeinflusst wird, da sich hinter verschiedenen Berufen unterschiedliche Opportunitätsstrukturen verbergen (vgl. Shavit und Müller 1998). Ein weiterer Aspekt bezieht sich auf die jeweilige Varianz der sozialen Positionen zu Berufsbeginn sowie auf die Heterogenität der Karrieren (vgl. Hradil 1983). Verschiedene Berufseinstiegskohorten können sich folglich hinsichtlich der durchschnittlichen sozialen Position zum Berufseinstieg und deren Entwicklung über die Berufskarriere voneinander unterscheiden. Überdies kann sich die Varianz oder Heterogenität der Karriereverläufe über die Zeit verändern. Die Entwicklung der sozialen Positionierung zum Karriereeinstieg.  Zunächst stellt sich die Frage, wie ein Anstieg der sozialen Position zu Beginn der Berufskarriere über verschiedene Berufseinstiegskohorten erklärt werden kann. Führt eine zunehmende gesamtgesellschaftliche Bildungsbeteiligung zu höherer sozialer Mobilität? Hierbei ist zunächst herauszustellen, dass Bildungszertifikate, die im Schul- und Ausbildungssystem erworben werden, in Deutschland eine zentrale Rolle für die

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Erstplatzierung am Arbeitsmarkt spielen (vgl. Becker 1975; Müller 2001). In Folge der in den 1960er Jahren ablaufenden Bildungsexpansion kam es zu einem Ausbau des sekundären sowie tertiären Bildungssektors und zu einem Anstieg der Zahl der Schüler und Schülerinnen in Realschulen und Gymnasien im Vergleich zu Hauptoder Volkschulen (vgl. Geißler 2014, S. 333 ff.). Trotz allgemein gestiegener Bildungschancen, bleiben absolute soziale Ungleichheiten (z. B. Effekte der sozialen Herkunft) weitestgehend bestehen und die Relevanz von Bildungszertifikaten für die soziale Platzierung erhöht sich sogar (vgl. Solga 2005; Lörz und Schindler 2011). Ein Anstieg der Bildungsbeteiligung führt folglich nicht zwangsläufig zu höherer sozi­ aler Mobilität, da diese durch das vorhandene Positionsgefüge begrenzt wird (vgl. Boudon 1974; Müller-Benedict 1999). Dementsprechend nimmt Sørensen (1977) in seiner Vacancy Competition Theory an, soziale Mobilität sei nur dann möglich, wenn Stellen verfügbar sind. Vor diesem Hintergrund ist es erforderlich, sich mit der Entwicklung der Arbeitsmarktstrukturen in Westdeutschland seit den 1930er Jahren zu beschäftigen. Eine zentrale Veränderung stellt hierbei der sektorale Wandel dar (vgl. Geißler 2014, S. 185 ff.). Mit dem Ausbau des sekundären Sektors entwickelt sich Deutschland vor und die BRD nach dem Zweiten Weltkrieg zu einer Industriegesellschaft. In den 1970er Jahren überstieg die Wertschöpfung sowie die Zahl der Angestellten im tertiären Sektor die des sekundären, sodass sich Deutschland zu einer Dienstleistungsgesellschaft wandelte (vgl. Geißler 2014). Im Zuge dieser Transformation ist ein Ausbau der Arbeitsplätze im öffentlichen Dienst zu beobachten (vgl. Blossfeld und Becker 1989). Darüber hinaus führt das deutsche Wirtschaftswunder in der Nachkriegszeit zu einer Verbesserung der Gelegenheitsstrukturen und zu guten Karriereaussichten (vgl. Müller 2001). Insgesamt bewirken diese drei Entwicklungen eine Aufwertung der Arbeitsmarktstrukturen in Westdeutschland, welche sich darin äußert, dass neue Positionen mit höheren Qualifikationsanforderungen und sozialem Prestige entstehen (vgl. Blossfeld 1985a; Schiener 2006). Entsprechend finden Mayer und Blossfeld (1990) sowie Hillmert (2011) einen Anstieg der sozialen Position zum Karriereeinstieg für die Geburtsjahrgänge 1930 bis 1970 (vgl. auch Blossfeld 1986; Müller 2001). H1: Jüngere Berufseinstiegskohorten weisen zu Beginn ihrer Berufslaufbahn ein höheres Berufsprestige auf als ältere Berufseinstiegskohorten. Neben einer Aufwertung der Berufsstruktur, wird davon ausgegangen, dass sich diese immer stärker ausdifferenziert. Hierbei ist anzunehmen, dass es aufgrund der Tertiärisierung des Arbeitsmarktes zu einer höheren Heterogenität innerhalb der Berufsstruktur kommt, da neuen Arbeitsplätzen im Dienstleistungssektor eine zwar stagnierende, aber weiterhin beträchtliche Zahl von Positionen im Industriesektor gegenüberstehen (vgl. Geißler 2014, S. 187). Zudem führt die immer stärkere Zerle­ gung von Arbeitsprozessen und die Automatisierung im sekundären Sektor zu einer Polarisierung von Positionen mit hohem und geringem Qualifikationsniveau (vgl. Braverman 1977; Kern und Schumann 1985; Autor 2013). Ähnliche Tendenzen lassen sich im tertiären Sektor feststellen. Infolge systemischer Rationalisierung in den 1970er Jahren, bedingt durch die Möglichkeiten der elektronischen Datenverarbeitung, ist ein Anstieg der Qualifikationen der Angestellten zu verzeichnen. Jedoch führen die Rationalisierungsmaßnahmen sowohl zu Personaleinsparungen als auch

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zur Entwertung der Tätigkeiten im Einzelhandel. Eine Segmentation zwischen privilegierten Angestellten mit hoher sozialer Position und einfachen Hilfstätigkeiten mit geringer ist die Folge (vgl. Baethge und Oberbeck 1986a; Breen 1997). Eine Zunahme des durchschnittlichen Prestige und dessen Verteilung können Mayer (1995) sowie Müller (2001) bis in die 1970er Jahre und Fernández-Macías (2012) für den Zeitraum von 1995 bis 2007 nachweisen. H2: Jüngere Berufseinstiegskohorten weisen zu Beginn ihrer Berufslaufbahn eine höhere Varianz im Berufsprestige auf als ältere Berufseinstiegskohorten. Die Entwicklung der sozialen Positionierung über die Berufskarriere hinweg. Das stratifizierte und standardisierte duale Bildungs- und Ausbildungssystem in der BRD zeichnet sich nicht nur durch eine starke Kopplung von Bildung und beruflicher Erstpositionierung aus, sondern strukturiert ebenso die Berufskarrieren der Individuen (vgl. Allmendinger und Hinz 1997). Die Steuerung der Allokation von Personen und Positionen durch Bildungszertifikate verstärkt sich im Zuge der Bildungsexpansion sogar (s. o.). Dementsprechend wird im internationalen Vergleich deutlich, dass die Mobilitätsbarrieren in Deutschland sehr hoch sind und sich nur wenige Statusverän­ derungen über die Berufskarriere ereignen (vgl. Müller 1986; DiPrete et al. 1997). Die wirtschaftliche Entwicklung in Westdeutschland nach dem Zweiten Weltkrieg führte zur Herausbildung des Normalarbeitsverhältnisses, welches sich durch eine hohe soziale Sicherheit und Stabilität auszeichnet (vgl. Berger und Sopp 1992). Zudem profitierten Arbeitsmarkteinsteiger während des Wirtschaftswunders besonders von den günstigen Aufstiegsmöglichkeiten. Dementsprechend können Blossfeld und Becker (1989) zeigen, dass die angesprochenen Entwicklungen für Personen vorteilhaft waren, die in den 1950er und 1960er Jahren in das Erwerbsleben eingestiegen sind (vgl. auch Hillmert et al. 2004). Ab den 1980er Jahren kommt es zu einem Anstieg der Arbeitslosenzahlen und einem Rückgang der wirtschaftlichen Dynamik in der BRD (vgl. Statistisches Bundesamt 2013, S. 93 ff., S. 125). Zudem ist ab den 1970er Jahren eine stetige Zunahme der Erwerbsbeteiligung von Frauen zu verzeichnen (vgl. Allmendinger et al. 2008), welche zu einem Anstieg der Heterogenität der Verläufe führt (vgl. Lauterbach 1994). Das ist z. B. darauf zurückzuführen, dass vor allem Frauen in Berufen mit hohem sowie geringem sozialem Status nach einer Schwangerschaft ihre Erwerbstätigkeit fortsetzen. Außerdem nehmen diese häufig Positionen unterhalb ihres Qualifikationsniveaus mit geringen Aufstiegschancen ein, welche eine bessere Vereinbarkeit von Familie und Beruf (z. B. durch Teilzeitarbeit oder weniger Überstunden) ermöglichen (Buchmann et al. 2003; Magnusson 2010).1 Gleichzeitig führen Flexibilisierungstendenzen, bedingt durch die immer stärkere Einbindung nationaler Ökonomien in den globalen Markt, zu einem Aufbrechen bisheriger Arbeitsmarkt- und Unternehmensstrukturen (vgl. Castells 1996; Sennett 1998). Aus arbeitsmarktpolitischer Perspektive spielen in der BRD vor allem die Einführung von Öffnungsklauseln und die Beschäftigungsförderungsgesetze als Flexibilisierungsstrategien eine zentrale Rolle (vgl. Seifert und Struck 2009). Öffnungsklauseln erlauben es den Unternehmen, durch betriebsspezifische Vereinbarungen  Zum Teil werden Frauen durch den Arbeitgeber systematisch benachteiligt (statistische Diskriminierung) (vgl. Beck-Gernsheim 1984; Ott 1999).

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von tariflichen Regelungen (z. B. über die Arbeitszeit oder Entlohnung) abzuweichen (vgl. Massa-Wirth 2007). Die Beschäftigungsförderungsgesetze (seit 1985) führen zu einer Deregulierung von Arbeitsverträgen und dadurch zu einem Anstieg atypischer Beschäftigung, z. B. Befristung und Leiharbeit (vgl. Schömann et al. 1998; Buchholz 2008). Daraus resultiert eine Spaltung zwischen Rand- und Stammbelegschaften, wobei erstere stärker von Arbeitslosigkeit, konjunkturellen Schwankungen und Arbeitsplatzwechseln betroffen sind (vgl. Kalleberg 2003). Die Unternehmen begegnen dem Flexibilisierungsdruck mit der Neuorganisation und Rationalisierung ihrer Strukturen (z. B. Dezentralisierung und Outsourcing) und der Entwicklung neuer Produktionskonzepte (vgl. Baethge und Oberbeck 1986b; Kern und Schumann 1990; Leicht 1995). Der damit einhergehende Abbau von Hierarchien begrenzt die Aufstiegsmöglichkeiten auf internen Arbeitsmärkten, bricht feste Karrierestrukturen auf und trägt dazu bei, dass Stellenwechsel häufiger zwischen Firmen erfolgen (vgl. Sørensen 1983; Doeringer und Piore 1985). Firmenwechsel gehen aber häufig mit dem Verlust des im Unternehmen erworbenen Humankapitals einher. Überdies ist die Wahrscheinlichkeit für Fehlallokation auf externen Arbeitsmärkten wesentlich höher als auf internen (vgl. Tuma 1985). Vor diesem Hintergrund können empirische Untersuchungen eine Zunahme von kleinen Betrieben und zwischenbetrieblicher Positionswechsel aufzeigen (vgl. Carroll et al. 1990; Diewald und Sill 2004). Insgesamt führen diese Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt zu einer Zurückdrängung des Normalarbeitsverhältnisses und zur Destandardisierung des Erwerbsverlaufs (Brose 2000; vgl. Kohli 1988; Voß und Pongratz 1998; Bonß 1999). Empirische Untersuchungen zeigen auf, dass jüngere Kohorten eine höhere Mobilität zwischen verschiedenen Arbeitsplätzen sowie ein höheres Arbeitslosigkeitsrisiko aufweisen (vgl. Giesecke und Groß 2004; Struck et al. 2007; Dütsch et al. 2013). Weiterhin verdeutlichen Studien, dass ein Anstieg unfreiwilliger Wechsel (z. B. durch Kündigung) zu verzeichnen ist (vgl. Erlinghagen 2005; Bergmann und Mertens 2011). Weitere Autoren gelangen jedoch zu dem Schluss, dass trotz abnehmender Beschäftigungsstabilität nicht von einem radikalen Strukturwandel gesprochen werden kann und sich die soziale Position über die Erwerbskarriere kaum verändert (vgl. Grotheer und Struck 2004; Mayer et al. 2010; Manzoni et al. 2014). H3: Die Berufseinstiegskohorten der 1950er und 1960er Jahre weisen eine höhere Zunahme des Berufsprestiges entlang der Karriere auf als ältere und jüngere Berufseinstiegskohorten. H4:  Die Karriereverläufe der Berufseinstiegskohorten der 1950er und 1960er Jahren weisen eine geringere Heterogenität auf als ältere und jüngere Berufseinstiegskohorten. 3 Datenbasis, Operationalisierung, Methode Datenbasis.  Um soziale Mobilität und deren Veränderung zwischen verschiedenen Berufseinstiegskohorten untersuchen zu können, werden Längsschnittdaten benötigt, welche Informationen über den Erwerbsverlauf der Individuen enthalten. Da sich die Untersuchung über einen möglichst langen historischen Zeitraum erstrecken soll, kommen vorrangig Daten von Retrospektivbefragungen für die Analyse in Frage.

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Für diesen Beitrag wird daher die German Life History Study (GLHS) verwendet, für welche im Zeitraum von 1981–1991 in der BRD lebende Personen (N ≈ 5500) der Geburtskohorten 1919–1961 retrospektiv bezüglich ihrer Bildungs- und Erwerbsbiografien befragt wurden (vgl. Mayer und Brückner 1989; Brückner 1993; Brückner und Mayer 1995). Allerdings waren die Berufsverläufe der jüngeren Kohorten zum Befragungszeitpunkt noch nicht abgeschlossen und ein Vergleich der Karrieren daher nur bedingt möglich. Ergänzend werden daher die Daten der Startkohorte 6– Erwachsene2 (N ≈ 12000) der National Educational Panel Study (NEPS) verwendet, welche in den Jahren 2007–2011 erhoben wurden und die retrospektiv erfassten Bildungsund Erwerbsbiografien der Geburtskohorten 1944–1986 enthalten (vgl. Blossfeld et al. 2011). Von Vorteil ist, dass die Erfassung der Erwerbskarrieren anhand struktureller Merkmale wie Beginn und Ende einer „Episode“ oder „Arbeitsplatzwechsel“ in der GLHS und der NEPS sehr ähnlich ist. Die Variablen für das Prestige und die Bildung einer Person wurden auf Grundlage einer einheitlichen Operationalisierungbasis gebildet (s. u.). Dennoch sollten zwei Datensätze nicht ohne eingehende Analysen zusammengeführt werden. Daher wurden Wachstumskurvenmodelle für beide Datensätze getrennt geschätzt, die zu analogen Ergebnissen führen. Zudem zeigen berechnete Interaktionseffekte, dass nur sehr kleine Effektunterschiede zwischen der GLHS und NEPS bestehen. Der für die Analysen harmonisierte Datensatz enthält die Erwerbsverläufe (0–20 Berufsjahre) von Männern und Frauen mit deutscher Staatsangehörigkeit, die durchgängig in Westdeutschland beschäftigt waren und im Zeitraum 1932 bis 1989 ihre Berufskarriere begonnen haben.3 Somit steht ein gepoolter Datensatz mit 9604 Fällen zur Verfügung. Operationalisierung.  Als abhängige Variable wird die Standard International Occupational Prestige Scale (SIOPS) (Treiman 1977) verwendet, die eine vertikale Ordnung von Berufen repräsentiert.4 Die SIOPS ist ein subjektives Maß für das Ansehen einer beruflichen Position innerhalb einer Gesellschaft, deren Operationalisierungsbasis die Bewertung des Ansehens verschiedener Berufe durch die Individuen darstellt (vgl. Wegener 1985).5 Dementsprechend bilden Prestigeskalen die soziale Ordnung einer Gesellschaft nicht nur über Bildung und Einkommen ab, sondern enthalten ebenso nicht-monetäre Dimensionen, wie die gesellschaftliche Relevanz einer  Das Nationale Bildungspanel (NEPS) ist Teil des Programms zur Förderung der empirischen Bildungsforschung und wird finanziert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung. In dieser Arbeit werden die Daten der Startkohorte 6 – Erwachsene, Version 3.0.1 (doi:10.5157/NEPS:SC6:3.0.1) verwendet.

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 Die Eingrenzung der Beobachtungsdauer der Erwerbsverläufe ist notwendig, da die Berufseinstiegskohorten von 1980–1989 durchschnittlich nur eine Berufserfahrung von 20 Jahren aufweisen.

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 Analog wurden Analysen mit dem International Socio-Economic Index of Occupational Status (ISEI) (Ganzeboom et al. 1992) und der Magnitude-Prestigeskala (MPS) (Wegener 1985) durchgeführt, welche zu vergleichbaren Ergebnissen führten. Die Korrelation zwischen SIOPS und ISEI beträgt in den hier verwendeten Daten 0,86 und zwischen SIOPS und MPS 0,85.

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 Es besteht auch Kritik an Prestigeskalen (vgl. u. a. Goldthorpe und Hope 1972; Hauser und Warren 1997), z. B. hinsichtlich der Stabilität der Prestigewerte und dass mit Prestigeskalen kein sozialer Wandel untersucht werden kann. Jedoch ist nicht vollständig erforscht, wie sich die Wahl einer bestimmten Skala auf die Analyse sozialer Mobilität auswirkt.

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beruflichen Position innerhalb der Gesellschaftsstruktur (vgl. Mayer 1979). Darüber hinaus wird die SIOPS als relativ konstant über die Zeit angesehen (vgl. Hout und DiPrete 2006). Die Konstruktion der Prestigeskala erfolgt über die International Standard Classification of Occupations (ISCO). Ein Problem stellt die unterschiedliche Klassifikation der Berufe in der GLHS (ISCO-68) und der NEPS (ISCO-88) dar. Daher wurde der ISCO-68 in der GLHS in den ISCO-88 transformiert und anschließend die SIOPS auf Basis dieser Klassifikation gebildet (vgl. Ganzeboom und Treiman 1996; Geis und Hoffmeyer-Zlotnik 2001; Geis 2011).6 Die Korrelation zwischen der ursprünglichen SIOPS auf Grundlage des ISCO-68 und der in den ISCO-88 transformierten Klassifikation beträgt 0,94. Die Karriereverläufe der Individuen werden auf Grundlage der Berufserfahrung operationalisiert, sodass Personen zum Erwerbseinstieg eine Berufserfahrung von null Jahren aufweisen, die sich mit jedem Jahr in Erwerbstätigkeit um eins erhöht. Bei Erwerbsunterbrechungen, z. B. durch Arbeitslosigkeit oder Elternzeit, erhöht sich die Berufserfahrung nicht.7 Die Erwerbsbiographien sind in der GLHS und im NEPS als Spell-Datensatz (zeitkontinuierlich) enthalten. Für die Analyse wurden diese in einen zeitdiskreten Datensatz umstrukturiert.8 Folglich indizieren die zeitabhängigen Variablen nach dieser Prozedur, z. B. welchen Prestigewert eine Person im entsprechenden Berufsjahr (0–20) aufwies. Abschließend erfolgte die Konvertierung der Variablen in Fälle (Wide to Long), somit sind im Datensatz für jede Person mehrere Fälle vorhanden. Im Folgenden wird auf die Operationalisierung der einzelnen Kovariaten eingegangen (siehe auch Tab. 1). ●● Die Modellierung des Karriereverlaufs über die Zeit, erfolgt durch die Aufnahme der zeitabhängigen Variable Berufserfahrung, gemessen in Jahren. ●● Zur Schätzung von Kohorteneffekten wurden die Personen verschiedenen Berufseinstiegskohorten zugeordnet, welche jeweils ein Zehnjahresintervall umfassen. In die Analyse fließen die Berufseinstiegskohorten 1932–1939, 1940–1949, 1950–1959, 1960–1969, 1970–1979 und 1980–1989 ein. ●● Die Bildung der befragten Personen und die Bildung des Vaters wurde über die CASMIN-Klassifikation operationalisiert und wird als metrische Variable in die Analyse aufgenommen (vgl. Brauns und Steinmann 1999).9 ●● Die berufliche Stellung einer Person im jeweiligen Beobachtungsjahr wurde kategorisiert. In die Analyse gehen sechs mögliche Zustände als Dummy-Variablen ein: Landwirt, Selbständiger, unqualifizierter oder qualifizierter Arbeiter, einfacher oder höherer Angestellter. ●● Die wirtschaftliche Entwicklung wurde über die prozentuale Veränderung des Bruttoinlandsprodukt im Vergleich zum Vorjahr operationalisiert (vgl. Ritschl  Die SIOPS wurde für die NEPS-Daten ebenfalls neu gebildet.

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 Die Dauer der Erwerbstätigkeit und von Erwerbsunterbrechungen ist monatsgenau erfasst, für die Analysen wurde auf volle Jahre gerundet.

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 Enthielt der Datensatz mehrere Werte für eine Person in einem Jahr (z. B. zwei verschiedene Positionen), wurde der Mittelwert aus diesen gebildet.

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 CASMIN als metrische Variable zu berücksichtigen ist nicht unproblematisch, da es sich hierbei um eine ordinalsskalierte Variable handelt. Jedoch zeigen Analysen, in welchen die Bildungsgruppen als DummyVariablen aufgenommen wurden, einen nahezu linearen Zusammenhang mit Intercept und Slope.

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Soziale Mobilität in Deutschland revisited Tab. 1:  Beschreibung der verwendeten Variablen Variable Min/Max Zeitkonstante Personenmerkmale1 Berufseinstiegskohorte 1932–1939 0 - 1 1940–1949 0 - 1 1950–1959 0 - 1 1960–1969 0 - 1 1970–1979 0 - 1 1980–1989 0 - 1 Mann (Ref. Frau) 0 - 1 Bildung 0 - 8 Bildung Vater 0 - 8 Zeitveränderliche Personenmerkmale2 SIOPS 13 - 78 Berufserfahrung 0 - 20 Öffentlicher Dienst (Ref. Privatwirtschaft) 0 - 1 Landwirte 0 - 1 Selbstständige 0 - 1 Unqualifizierte Arbeiter 0 - 1 Qualifizierte Arbeiter 0 - 1 Einfache Angestellte 0 - 1 Höhere Angestellte 0 - 1 Arbeitslosigkeitserfahrung 0 - 37 Wechsel zwischen Firmen 0 - 18 Wechsel innerhalb einer Firma 0 - 9 Episoden n Quelle: GLHS und NEPS, eigene Berechnungen Anmerkungen: 1Bezug: aggregierter Personendatensatz 2 Bezug: Episodendatensatz

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MW

0,10 0,07 0,07 0,15 0,32 0,28 0,49 3,63 2,49 42,37 8,98 0,26 0,01 0,05 0,14 0,16 0,39 0,25 2,14 1,24 0,26 147517 9604

SD

– – – – – – – 2,27 1,87 12,14 5,95 – – – – – – – 5,56 1,60 0,63

und Spoerer 1997; Arbeitskreis „Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen der Länder“ 2011). ●● Arbeitslosigkeit wird anhand der Dauer von Unterbrechungen durch Erwerbslosigkeit seit Beginn der Karriere bis zum jeweiligen Berufsjahr monatsgenau gemessen.10 ●● Die Variablen Wechsel zwischen Firmen und innerhalb einer Firma indizieren, wie häufig eine Person bis zum jeweiligen Berufsjahr eine der beiden Veränderungen vollzogen hat. In den Analysen ist der Einfluss der Determinanten auf der Personenebene von zentralem Interesse, d. h. Unterschiede zwischen Personen sollen erklärt werden. Jedoch weisen alle zeitabhängigen Variablen Varianz innerhalb und zwischen Personen auf. Für die Analyse des Karriereeinstiegs wird daher für alle zeitabhängi Aufgrund geringer Zellbesetzung wurden Werte von über 36 Monaten zusammengefasst. Für die multivariaten Analysen wurde die Variable zudem durch 10 dividiert.

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gen Variablen, außer SIOPS und Berufserfahrung, als Prädiktor die Ausprägung der jeweiligen Variable bei einer Berufserfahrung von null Jahren verwendet und für die Untersuchung des Karriereverlaufs der Personenmittelwert bzw. das Maximum für Arbeitslosigkeit sowie Wechsel innerhalb und zwischen Firmen.11 Darüber hinaus wurden die Variablen um den Mittelwert zentriert (Centering at the Grand Mean) (vgl. Enders und Tofighi 2007). Methode.  In diesem Beitrag werden als Analysemethode Wachstumskurvenmodelle verwendet, die auf Grundlage von Mehrebenenmodellen (HLM) geschätzt werden (vgl. Singer und Willett 2003; Rabe-Hesketh und Skrondal 2012). Dadurch ist eine analytische Trennung zwischen der beruflichen Position zu Karrierebeginn und deren Veränderung über den Berufsverlauf möglich ist. Außerdem findet die hierarchische Datenstruktur Berücksichtigung, da für jede Person (Level 2) mehrere Beobachtungen (Level 1) existieren. Dadurch wird einerseits beachtet, dass die einzelnen Messzeitpunkte stark miteinander korrelieren (Clusterung) sowie Standardfehler und Varianzen überschätzt werden können. Andererseits ist es möglich, individuelle Entwicklungen abzubilden, da die einzelnen Messungen jeder Person in Abhängigkeit zueinander analysiert werden. Individuelle Prestigeverläufe bilden somit die Grundlage für die Schätzung eines durchschnittlichen Verlaufs, der anhand eines aggregierten Intercept (Regressionskonstante) und Slope (Regressionsgewicht) beschrieben wird. Die Modellspezifikation erfolgt über ein Random Intercept and Slope Model, bei dem die Annahme getroffen wird, dass der Intercept und der Slope zwischen Personen variieren können. Dieses Modell wird aufgrund der verwendeten Längsschnittdaten auch als Wachstumskurvenmodell bezeichnet, wobei der Intercept das Einstiegsniveau (Prestigewert bei einer Berufserfahrung von null Jahren) repräsentiert und der Slope den Karriereverlauf (Entwicklung des Prestiges über die Berufserfahrung). Anhand einer Funktionsgleichung kann ein Random Intercept and Slope Model wie folgt ausgedrückt werden (vgl. u. a. Rabe-Hesketh und Skrondal 2012): yij = β1 + β2 xij + ζ1 j + ζ 2 j xij + ∈ij In diesem Beitrag ist yij als das Prestige einer Person j mit einer Berufserfahrung von i zu interpretieren. Der Koeffizient β1 repräsentiert den mittleren Intercept bei einer Berufserfahrung von null und β2xij den mittleren Verlauf (Slope). Anhand von ζ1 j sowie ζ 2 j xij werden die Random Effects, die Schätzer der personenspezifischen Verläufe, und durch ∈ij der Fehlerterm abgebildet. Mit Kovariaten lässt sich die Varianz des Intercepts und mittels Cross-Level-Interaktionseffekten die des Slopes erklären.12 Weiterhin sollen mögliche Mediations- und Suppressionseffekte getestet werden (vgl. Baron und Kenny 1986; Frazier et al. 2004). Die Berechnung der Koef Enthielt die jeweilige Variable für eine Berufserfahrung von null Jahren keinen gültigen Wert, wurde hierfür die Ausprägung bei einer Berufserfahrung von einem Jahr verwendet.

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12  Anhand von Cross-Level-Interaktionseffekten wird in Mehrebenenmodellen getestet, inwiefern ein Zusammenhang auf einer unteren Ebene (Level 1: Entwicklung des Prestiges über die Erwerbskarriere) durch eine Variable auf einer höheren Ebene (Level 2: z. B. Bildung) beeinflusst wird (Moderation).

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Abb. 1:  Entwicklung des beobachteten mittleren Prestiges entlang der Berufserfahrung für verschiedene Berufseinstiegskohorten. Quelle: GLHS und NEPS (n = 9604), eigene Berechnungen

fizienten und Signifikanz von indirekten Effekten ist konventionellen hierarchischen Regressionsanalysen nicht ohne weiteres realisierbar, daher wurden diese mit der Statistiksoftware Mplus (Muthén und Muthén 2012) geschätzt. 4 Ergebnisse Deskriptive Befunde. Tabelle 2 enthält die Mittelwerte für verschiedene Kovariaten und die Anzahl der Positionswechsel sowie die Auf- und Abstiegsmobilität im Erwerbsverlauf getrennt nach Berufseinstiegskohorten.13 Zu erkennen ist, dass die Höhe des Prestiges über die verschiedenen Kohorten ansteigt. Weiterhin wird deutlich, dass das Bildungsniveau der befragten Personen sowie deren Väter und der Anteil der Personen, die im öffentlichen Dienst beschäftigt sind, ebenfalls über die Kohorten zunehmen. Anhand der Verteilung der Beschäftigten in verschiedenen beruflichen Positionen ist zunächst ein Anstieg im sekundären (unqualifizierte und qualifizierte Arbeiter) und dann im tertiären (einfache und höhere Angestellte) Sektor zu konstatieren. Die geringste Arbeitslosigkeitserfahrung weist die Berufseinstiegskohorte 1950–1959 auf, wobei der Mittelwert für jüngere Kohorten kontinuierlich zunimmt. Ein Anhaltspunkt dafür, dass die Berufskarrieren der beiden ältesten Kohorten sich durch eine hohe Mobilität auszeichnen, liefern die Mittelwerte für Positionswechsel, Auf- und Abstiegsmobilität sowie Wechsel zwischen und innerhalb von Firmen. Diese fallen im Vergleich zu den restlichen Kohorten am höchsten aus. Die stabilsten Erwerbskarrieren mit einer geringen Anzahl an Auf- und Abstiegen weist die Kohorte 1950–1959 auf. Für die jüngeren Kohorten ist eine Erhöhung der Mobilität zu verzeichnen. Über die Kohorten reduziert sich die Anzahl von Wechseln zwischen und innerhalb von Firmen. Jedoch nehmen die innerbetrieblichen Positionsveränderungen (− 63 %) stärker ab als die zwischenbetrieblichen (− 56 %). In Abb. 1 wird für verschiedene Berufseinstiegskohorten die Entwicklung des beobachteten Prestiges entlang der Berufserfahrung dargestellt. Ergänzend zu Tab. 2 ist zu erkennen, dass die Entwicklung der beruflichen Positionierung über die Berufserfahrung in allen beobachteten Berufseinstiegskohorten sehr ähnlich verläuft.

13

 Eine Gewichtung der beiden Stichproben wurde nicht vorgenommen.

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Tab. 2: Beschreibung der Berufseinstiegskohorten anhand der Mittelwerte verschiedener Kovariaten (Standardabweichung in Klammern) SIOPS Bildung Bildung Vater Öffentlicher Dienst (Ref. Privatwirtschaft) Landwirte Selbstständige Unqualifizierte Arbeiter Qualifizierte Arbeiter Einfache Angestellte Höhere Angestellte Arbeitslosigkeitserfahrung

1932-1939 35,77 (8,70) 2,02 (1,34) 1,85 (1,19) 0,22

1940-1949 38,08 (10,98) 2,43 (2,02) 2,21 (1,86) 0,23

0,01 0,03 0,05 0,05 0,20 0,27 0,17 0,23 0,30 0,18 0,26 0,25 1,61 0,99 (4,87) (3,97) Wechsel zwischen Firmen 2,27 1,51 (2,32) (1,74) Wechsel innerhalb einer 0,48 0,34 Firma (0,86) (0,73) Positionswechsel 1,16 0,78 (1,31) (1,05) Aufstiegsmobilität 0,64 0,45 (0,81) (0,69) Abstiegsmobilität 0,52 0,34 (0,73) (0,58) Episoden 16079 11769 1001 691 n Quelle: GLHS und NEPS, eigene Berechnungen

1950-1959 38,51 (10,45) 2,47 (1,93) 2,20 (1,83) 0,21

1960-1969 41,14 (10,32) 2,89 (1,96) 2,35 (1,72) 0,25

1970-1979 43,74 (10,88) 3,90 (2,22) 2,50 (1,86) 0,30

1980-1989 45,06 (11,15) 4,90 (2,08) 2,95 (2,06) 0,26

0,01 0,04 0,20 0,31 0,23 0,21 0,30 (1,71) 1,27 (1,70) 0,31 (0,68) 0,61 (0,90) 0,35 (0,60) 0,26 (0,52) 10642 703

0,01 0,04 0,12 0,19 0,42 0,22 1,55 (4,83) 1,22 (1,45) 0,21 (0,54) 0,73 (0,98) 0,42 (0,65) 0,31 (0,56) 22015 1447

0,00 0,05 0,11 0,14 0,42 0,28 2,59 (6,22) 1,04 (1,33) 0,25 (0,61) 0,73 (1,02) 0,42 (0,65) 0,31 (0,57) 44861 3039

0,00 0,07 0,10 0,10 0,48 0,25 2,96 (6,20) 0,98 (1,35) 0,18 (0,53) 0,77 (1,07) 0,45 (0,69) 0,32 (0,60) 42151 2723

Anmerkungen: SIOPS, Bildung und Bildung des Vaters beziehen sich auf den aggregierten Personendatensatz, alle weiteren Werte auf den Episodendatensatz.

Multivariate Analysen. In diesem Abschnitt wird auf die Ergebnisse der multivariaten Analysen eingegangen. Hierbei erfolgt zuerst die Kontrolle der Determinanten auf den Berufseinstieg (Intercept) und im Anschluss auf die Berufskarriere (Slope). Zu Beginn wurde ein sogenanntes Nullmodell geschätzt (nicht dargestellt), um anhand der Intra-Class-Correlation (ICC) die Verteilung der Varianz zwischen Level 1 (Messzeitpunkte) und Level 2 (Personen) zu schätzen. Anhand der ICC ist zu erkennen, dass 78 % der Varianz auf Unterschiede zwischen Personen zurückzuführen ist. Im nächsten Schritt wird ein Random Intercept and Slope-Modell ohne Kovariaten (Tab. 3– Modell 1) berechnet. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass Personen im Durchschnitt ihre Berufskarriere mit einem Prestigewert von 40,86 (β1) beginnen und sich dieser mit steigender Berufserfahrung um 0,16 (β2) pro Jahr erhöht. Die Parameter im Random Part enthalten die Varianzen für Intercept (ζ1 ) , Slope (ζ 2 ) sowie die innerhalb von Personen (Within). Außerdem wird für alle Modelle ange-

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Tab. 3:  Determinanten des Prestiges zum Berufseinstieg (Wachstumskurvenmodelle, b-Koeffizienten und Standardfehler in Klammern) Modell 1 Modell 2 Modell 3 Fixed Part Konstante 40,86*** (0,120) 37,33*** (0,399) 33,93*** (0,394) Berufserfahrung 0,16*** (0,008) 0,16*** (0,008) 0,16*** (0,008) Effekte auf den Intercept Berufseinstiegskohorte1 1932-1939 − 2,79*** (0,516) − 2,37*** (0,404) 1940-1949 (0,562) (0,444) − 0,66 − 0,50 1960-1969 2,63*** (0,507) 1,10** (0,395) 1970-1979 5,22*** (0,463) 0,64 (0,365) 1980-1989 6,24*** (0,491) (0,395) − 0,66 Mann (Ref. Frau) 1,92*** (0,191) Bildung 2,32*** (0,049) Bildung Vater 0,23*** (0,049) 2,08*** (0,218) Öffentlicher Dienst2 Landwirte3 4,58*** (1,559) Selbstständige3 5,89*** (0,622) Qualifizierte Arbeiter3 4,05*** (0,301) Einfache Angestellte3 7,12*** (0,276) Höhere Angestellte3 8,93*** (0,329) Bruttoinlandsprodukt (0,011) − 0,02 Random Part Intercept 132,45*** (1,989) 122,70*** (1,848) 80,79*** (1,253) Linearer Slope 0,50*** (0,009) 0,50*** (0,009) 0,49*** (0,009) Within 19,50*** (0,077) 19,50*** (0,077) 19,51*** (0,077) Korr. zw. Intercept und Slope − 0,35*** (0,010) − 0,36*** (0,010) − 0,48*** (0,009) ICC 0,87 0,86 0,80 − 459847,12 − 459443,12 − 456969,71 Log likelihood Quelle: GLHS und NEPS (N = 9604), eigene Berechnungen Anmerkungen: *p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001. In den Modellen 2 und 3 wird für die Datenquelle (0 = GLHS und 1 = NEPS) kontrolliert. 1  Ref. Berufseinstiegskohorte 1950-1959 2  Ref. Privatwirtschaft 3  Ref. Unqualifizierte Arbeiter

nommen, dass Intercept und Slope miteinander kovariieren. Die negative Korrelation indiziert hierbei, dass mit einem hohen Prestige zu Karrierebeginn ein geringeres Wachstum einhergeht. Dies ist auf die abnehmende Anzahl verfügbarer Positionen mit steigendem Prestige zurückzuführen (vgl. Sørensen 1977). Im nächsten Schritt erfolgt die Aufnahme der Berufseinstiegskohorte (Modell 2), deren Effekte verdeutlichen, dass jüngere Kohorten zu Karrierebeginn ein höheres Prestige aufweisen als ältere (H1). Anschließend werden zusätzliche Kovariaten in die Analyse einbezogen, die einen beträchtlichen Teil der Varianz des Intercepts erklären (Modell 3). Zudem reduziert sich der Effekt der Berufseinstiegskohorte auf den Intercept. Die Bildung einer Person und die des Vaters sowie eine Tätigkeit im öffentlichen Dienst beeinflussen die Höhe des Prestiges zu Karrierebeginn positiv. Des Weiteren beginnen Landwirte, Selbstständige, qualifizierte Arbeiter sowie einfache und höhere Angestellte

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ihre Erwerbskarrieren in Berufen mit mehr Prestige als unqualifizierte Arbeiter. Die wirtschaftliche Situation übt in den hier berechneten Modellen keinen signifikanten Einfluss auf die soziale Positionierung zum Berufseinstieg aus. In den Modellen 4 bis 6 erfolgt die Aufnahme der Kovariaten zur Erklärung der Karriereverläufe, wodurch sich die Varianz des Slopes verringert (vgl. Tab. 4).14 Zunächst werden die Effekte für die verschiedenen Berufseinstiegskohorten geschätzt (Modell 4). Anhand dieser ist zu erkennen, dass sich die Kohorten in der Zunahme des Prestiges über die Erwerbskarriere nicht unterscheiden. Mit Aufnahme weiterer Determinanten in Modell 5 zeigt sich ein signifikant geringerer Anstieg des Prestiges für die beiden jüngsten Kohorten im Vergleich zur Referenzkategorie (1950–1959) (H3). Zudem verdeutlichen die aufgenommenen Determinanten, dass die Zunahme des Prestiges über die Berufskarriere für Männer größer ist als für Frauen. Die Bildung der befragten Person beeinflusst die Berufskarriere positiv. Weiterhin ist zu erkennen, dass Personen in der Privatwirtschaft eine höhere Zunahme des Prestiges über die Berufskarriere aufweisen als jene im Öffentlichen Dienst. Für Landwirte und qualifizierte Arbeiter können keine signifikanten Unterschiede in der Zunahme des Prestiges im Vergleich zur Referenz festgestellt werden, während einfache und höhere Angestellte sowie Selbständige einen höheren Anstieg als unqualifizierte Arbeiter aufweisen. Das wirtschaftliche Wachstum übt keinen signifikanten Einfluss auf den Karriereverlauf aus. Zusätzlich wurden in Modell 6 Merkmale der Berufskarriere aufgenommen. Aus diesen geht hervor, dass Arbeitsplatzwechsel zwischen und innerhalb von Firmen die Wahrscheinlichkeit erhöhen, einen Beruf mit höherem sozialem Prestige zu erhalten. Jedoch weist der negative quadratische Effekt für zwischenbetriebliche Wechsel auf einen parabelförmigen Verlauf hin. Demnach hemmt eine sehr hohe Anzahl von Firmenwechseln die Karrieremobilität. Analog dazu zeigt sich auch für Arbeitslosigkeit, ein nicht linearer Zusammenhang. Dieser wird allerdings bei Kontrolle zwischenbetrieblicher Wechsel insignifikant. Erklärung der Kohortenunterschiede. Zusätzlich wurden indirekte Effekte berechnet, die Hinweise liefern, wie die Prestigeunterschiede zwischen den Berufseinstiegskohorten erklärt werden können (Tab. 5).15 Aus diesen wird deutlich, dass der Anstieg des Prestiges zu Karrierebeginn zum Teil auf die Zunahme der Bildung zurückzuführen ist. Dieses Ergebnis in dieser Weise kausal zu interpretieren, ist jedoch nur bedingt zulässig, da nicht von einem allein durch die Erhöhung der Bildung bedingten Anstieg des sozialem Prestige ausgegangen werden kann. Vielmehr ist dieser Effekt das Resultat der wechselseitigen Beziehung zwischen wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Entwicklung. Weiterhin weisen die indirekten Effekte darauf hin, dass die höheren Prestigewerte zum Arbeitsmarkteintritt der Berufseinstiegskohorten 1960–1989 im Vergleich zur Kohorte 1950–1959 zum Teil dadurch erklärt werden, dass diese häufiger ihre Karrieren im öffentlichen Dienst und als einfache Angestellte (Ref. unqualifizierte Arbeiter) begonnen haben. Für die Kohorte 1970–1979 wird zudem deutlich, dass die Zunahme des Prestiges zu Karrierebeginn im Vergleich 14  Zusätzlich wurden Modelle mit einem quadratischen Verlauf berechnet, die zu annähernd analogen Ergebnissen führen. Daher wird zur Reduktion der Komplexität ein linearer Verlauf angenommen.

 Statistisch nicht bedeutsame Effekte wurden nicht abgebildet.

15

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Tab. 4:  Determinanten der Entwicklung des Prestiges (Wachstumskurvenmodelle, b-Koeffizienten und Standardfehler in Klammern) Modell 4 Fixed Part Konstante Berufserfahrung Effekte auf den Intercept Berufseinstiegskohorte1 1932-1939 1940 - 1949 1960 - 1969 1970 - 1979 1980 - 1989 Mann (Ref. Frau) Bildung Bildung Vater Öffentlicher Dienst2 Landwirte3 Selbstständige3 Qualifizierte Arbeiter3 Einfache Angestellte3 Höhere Angestellte3 Bruttoinlandsprodukt Arbeitslosigkeitserfahrung Quad. Arbeitslosigkeitserfahrung Wechsel zwischen Firmen Quad. Wechsel zwischen Firmen Wechsel innerhalb einer Firma Effekte auf den lin. Slope Berufseinstiegskohorte1 1932 - 1939 1940 - 1949 1960 - 1969 1970 - 1979 1980 - 1989 Mann (Ref. Frau) Bildung Bildung Vater Öffentlicher Dienst2 Landwirte3 Selbstständige3 Qualifizierte Arbeiter3 Einfache Angestellte3 Höhere Angestellte3 Bruttoinlandsprodukt Arbeitslosigkeitserfahrung Quad. Arbeitslosigkeitserfahrung Wechsel zwischen Firmen

Modell 5

39,99*** (0,373) 0,18*** (0,030)

− 2,26*** − 0,15 1,24** 1,14* 0,08 1,75*** 1,94*** 0,19*** 1,97*** 8,19*** 10,94*** 6,43*** 10,43*** 13,45*** 0,12*

0,00 − 0,03 − 0,03 − 0,02 − 0,00

(0,69) (0,500) (0,459) (0,429) (0,459) (0,185) (0,050) (0,048) (0,225) (1,209) (0,555) (0,365) (0,313) (0,357) (0,057)

(0,039) (0,042) (0,039) (0,036) (0,039)

Modell 6

39,90*** (0,379) 0,19*** (0,033)

39,87*** 0,19***

(0,380) (0,033)

(0,469) (0,499) (0,459) (0,432) (0,464) (0,218) (0,059) (0,056) (0,266) (1,445) (0,660) (0,432) (0,369) (0,421) (0,063)

− 1,73*** − 0,02 1,29* 1,39** 0,47 1,24*** 1,69*** 0,22*** 2,24*** 8,13*** 10,00*** 6,76*** 9,87*** 12,87*** 0,15* 0,10 0,14 − 0,55*** 0,24* − 0,23

(0,477) (0,498) (0,458) (0,432) (0,465) (0,221) (0,059) (0,056) (0,267) (1,447) (0,659) (0,431) (0,369) (0,423) (0,063) (0,463) (0,176) (0,101) (0,117) (0,121)

(0,039) (0,042) (0,040) (0,039) (0,042) (0,018) (0,005) (0,005) (0,022) (0,113) (0,054) (0,036) (0,032) (0,036) (0,008)

− 0,04 − 0,04 − 0,04 − 0,07 − 0,07 0,09*** 0,04*** − 0,00 − 0,05* − 0,03 0,13** − 0,05 0,09** 0,08* − 0,00 0,03 − 0,03 0,05***

(0,039) (0,042) (0,040) (0,038) (0,042) (0,019) (0,005) (0,005) (0,022) (0,113) (0,053) (0,036) (0,031) (0,036) (0,008) (0,037) (0,014) (0,008)

− 2,37*** − 0,19 1,36* 1,54** 0,76 1,14*** 1,68*** 0,21*** 2,38*** 9,02*** 10,24*** 6,79*** 9,86*** 12,94*** 0,14*

0,02 − 0,02 − 0,04 − 0,08* − 0,10* 0,10*** 0,04*** − 0,00 − 0,06** − 0,11 0,10 − 0,06 0,10** 0,08** − 0,00

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Tab. 4:  (Fortsetzung) Modell 4 Modell 5 Modell 6 Quad. Wechsel zwischen Firmen (0,009) − 0,03** Wechsel innerhalb einer Firma 0,06*** (0,010) Random Part Intercept 81,49*** (1,256) 80,93*** (1,243) 80,39*** (1,235) Linearer Slope 0,49*** (0,009) 0,47*** (0,009) 0,47*** (0,009) Within 19,52*** (0,077) 19,52*** (0,077) 19,52*** (0,077) Korr. zw. Intercept und Slope − 0,54*** (0,008) − 0,53*** (0,008) − 0,53*** (0,008) ICC 0,81 0,80 0,80 Log likelihood − 456644,40 − 456567,27 − 456550,15 Quelle: GLHS und NEPS (N = 9604), eigene Berechnungen Anmerkungen: *p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001. In den Modellen 4 bis 6 wird für die Datenquelle (0 = GLHS und 1 = NEPS) kontrolliert. 1  Ref. Berufseinstiegskohorte 1950 - 1959 2  Ref. Privatwirtschaft 3  Ref. Unqualifizierte Arbeiter

zur Referenzkategorie durch eine größere Anzahl höherer Angestellter bedingt wird. Anhand der Ergebnisse kann weiterhin geschlussfolgert werden, dass in der Kohorte 1950–1959 besonders viele Personen als qualifizierte Arbeiter in ihre Berufskarriere eingestiegen sind. Auch für den Karriereverlauf wurden indirekte Effekte berechnet (Tab. 5). Hinsichtlich des Einflusses der Bildung zeigt sich ein paradoxes Bild: Einerseits weist die Berufseinstiegskohorte 1932–1939 einen geringeren Anstieg des Prestiges über die Berufserfahrung auf, weil deren Angehörige eine geringere Bildung als in den Jahren 1950–1959 Jahren haben. Andererseits wird deutlich, dass obwohl Personen in den Kohorten 1960–1989 über ein höheres Bildungsniveau verfügen, einen geringen Prestigeanstieg aufweisen als die Referenzkategorie (1950–1959). Eine allgemeine Erhöhung der Bildung führt somit nicht per se zu einer Zunahme der Karrierechancen. Hinweise für einen Wandel der Gelegenheitsstrukturen liefern die Ergebnisse für die drei jüngsten Kohorten. Diese weisen eine schwächere Zunahme des Prestiges über die Erwerbskarriere auf als unqualifizierte Arbeiter, welche 1950–1959 ihre Erwerbstätigkeit begonnen haben, obwohl in diesen Kohorten Personen häufiger als einfache und höhere Angestellte tätig sind. Überdies ist der Anstieg des Slopes geringer, weil Personen in den drei jüngsten Berufseinstiegskohorten seltener ihren Arbeitsplatz innerhalb und häufiger zwischen Firmen wechseln. Kohortenunterschiede in der Variablität von Karriereverläufen.  Um Unterschiede in den Varianzstrukturen untersuchen zu können, wurde ein Wachstumskurvenmodell mit getrennten Random Effects für jede Berufseinstiegskohorte berechnet (vgl. Rabe-Hesketh und Skrondal 2012, S. 362 ff.).16 Die Ergebnisse (Tab. 6) verdeutlichen, dass die Varianz des Prestiges zu Berufsbeginn über die Zeit ansteigt (H2). Die Varianz der Berufsverläufe und der Zusammenhang zwischen Intercept und Slope  Die Signifikanzen in Tab. 6 können nicht als Test der Unterschiede zwischen den Kohorten interpretiert werden. Der Likelihood-Ratio-Test zwischen diesem Modell und dem ohne getrennt geschätzte Varianzstrukturen ist signifikant (p < 0,001).

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Tab. 5:  Spezifische indirekte Effekte auf den Intercept und Slope (Standardfehler in Klammern) Effektzerlegung für Berufseinstiegskohorte (Ref. 1950-1959) 1932-1939 1940-1949 1960-1969 1970-1979 1980-1989 Indirekte Effekte auf den Intercept1 Direkter Effekt auf den Intercept Koh. → Bildung → Intercept Koh. → öffentlicher Dienst3 → Intercept Koh. → qualifizierte Arbeiter4 → Intercept Koh. → einfache Angestellte4 → Intercept Koh. → höhere Angestellte4 → Intercept Indirekte Effekte auf den Slope2 Direkter Effekt auf den Slope Koh. → Bildung → Slope

−

−

− 1,04*** (0,198) − 0,09* (0,035) − 0,58*** (0,096) 0,70*** (0,169) 0,98*** (0,173)

− 0,08 (0,247) 0,11* (0,043) − 0,40*** (0,101) − 0,67*** (0,170) 0,59** (0,181)

− − − 0,02*** − 0,00 (0,004) (0,004) Koh. → öffentlicher Dienst3 → Slope − 0,00 − 0,00 (0,001) (0,001) 0,01* Koh. → einfache Angestellte4 → Slope − 0,01* (0,003) (0,003) 0,01* 0,00 Koh. → höhere Angestellte4 → Slope (0,002) (0,002) Koh. → Wechsel zw. Firmen → Slope 0,08*** 0,02** (0,013) (0,006) Koh. → quad. Wechsel zw. − 0,03** − 0,01 Firmen → Slope (0,010) (0,003) Koh. → Wechsel innerhalb einer Firma 0,01*** 0,00 → Slope (0,003) (0,003) Quelle: GLHS und NEPS (N = 9604), eigene Berechnungen Anmerkungen: *p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001 1  Modellspezifikation entsprechend M3 2  Modellspezifikation entsprechend M6 3  Ref. Privatwirtschaft 4  Ref. Unqualifizierte Arbeiter

 + 1,00*** (0,207) 0,08* (0,036) − 0,20* (0,088) 1,06*** (0,161) − 0,15 (0,139)

 + 3,33*** (0,205) 0,24*** (0,042) − 0,56*** (0,087) 1,22*** (0,149) 0,51*** (0,134)

 + 5,65*** (0,229) 0,22*** (0,040) − 0,62*** (0,089) 1,45*** (0,153) 0,23 (0,133)

− 0,02*** (0,004) − 0,00 (0,001) 0,01** (0,004) 0,00 (0,001) − 0,00 (0,004) 0,00 (0,002) − 0,01** (0,002)

− 0,06*** (0,009) − 0,01* (0,002) 0,01** (0,004) 0,01* (0,004) − 0,01* (0,004) 0,01* (0,003) − 0,00 (0,002)

− 0,10*** (0,014) − 0,00* (0,002) 0,02** (0,005) 0,01* (0,003) − 0,02** (0,005) 0,01* (0,003) − 0,01*** (0,003)

sind in der Berufseinstiegskohorte 1950–1959 am geringsten (H4). Folglich sind die Erwerbsverläufe der Kohorte 1950–1959 nicht nur homogener als die der anderen (geringe Slope Varianz), sondern zeichnen sich zusätzlich durch gute Aufstiegsmöglichkeiten aus (geringe Korrelation zwischen Intercept und Slope). Für die drei jüngsten Kohorten zeigt sich eine Zunahme der Heterogenität der Karriereverläufe und darüber hinaus ein stärkerer Zusammenhang zwischen der sozialen Position zu Berufsbeginn und dem Karriereverlauf.

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Tab. 6:  Beschreibung der Berufseinstiegskohorten anhand der Varianzen für Intercept und Slope (Wachstumskurvenmodelle, Standardfehler in Klammern) 1932-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 Intercept 86,02*** 134,59*** 103,48*** 108,95*** 128,64*** 138,87*** (4,068) (7,491) (5,797) (4,235) (3,443) (3,917) Slope 0,48*** 0,34*** 0,33*** 0,44*** 0,51*** 0,60*** (0,028) (0,023) (0,024) (0,021) (0,018) (0,021) Korr. zw. Intercept und − 0,44*** − 0,38*** − 0,21*** − 0,31*** − 0,34*** − 0,40*** Slope (0,029) (0,037) (0,044) (0,027) (0,018) (0,018) Log likelihood − 459335,64 Quelle: GLHS und NEPS (N = 9604), eigene Berechnungen Anmerkungen: *p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001

5 Zusammenfassung und Fazit Ziel des Beitrages war es, die Entwicklung intragenerationaler sozialer Mobilität über die Berufseinstiegskohorten 1932–1989 in Westdeutschland zu untersuchen. Als Datengrundlage dienten die GLHS sowie die NEPS. Die Analysen zeigen, dass sich das soziale Prestige zu Berufsbeginn über die einzelnen Kohorten kontinuierlich erhöht hat (vgl. Blossfeld 1986; Müller 2001; Blossfeld 2014) und dieser Anstieg zum Teil durch die Zunahme von qualifizierten Tätigkeiten, Angestellten und Positionen im öffentlichen Dienst erklärt werden kann (vgl. Blossfeld 1985b). Hinsichtlich der Karriereverläufe ist festzustellen, dass die Berufseinstiegskohorten 1970–1989, trotz eines Anstiegs des Bildungsniveaus durch die Bildungsexpansion und eines höheren Anteils Angestellter (Tertiärisierung), im Mittel eine geringere Zunahme des sozialen Prestiges über die Berufserfahrung aufweisen als die Angehörigen der Wirtschaftswunderkohorte (1950–1959). Dies ist zum Teil auf das gestiegene Arbeitslosigkeitsrisiko sowie auf die Zunahme zwischenbetrieblicher und Abnahme innerbetrieblicher Arbeitsplatzwechsel zurückzuführen (vgl. Diewald und Sill 2004; Kurz et al. 2006). Weitere empirische Arbeiten zeigen, dass die Verschlechterung der Karriereaussichten, z. B. durch Befristung, Zeitarbeit oder Arbeitslosigkeit, sozial ungleich verteilt ist und besonders Personen mit geringer Bildung und niedriger sozialer Position sowie in einfachen und unqualifizierten Tätigkeiten davon betroffen sind (vgl. Giesecke und Groß 2004; Kurz et al. 2006). Jedoch fallen die Unterschiede in den mittleren Prestigeverläufen, trotz statistischer Signifikanz, substanziell nur gering aus, sodass nicht von einem radikalen Wandel gesprochen werden kann. Zudem konnte anhand der Modelle aufgezeigt werden, dass mit dem Anstieg des Prestiges zu Berufsbeginn über die einzelnen Kohorten auch eine höhere Varianz einhergeht, d. h. es kommt nicht nur zu einem Upgrading der Berufsstruktur, sondern ebenso zu einer Ausdifferenzierung (vgl. Kern und Schumann 1985; Baethge und Oberbeck 1986a; Müller 2001). Anhand der geschätzten Varianzstrukturen wird zudem deutlich, dass die Erwerbskarrieren in der Berufseinstiegskohorte 1950–1959 im Vergleich zu den anderen die höchste Homogenität aufweisen (vgl. Kohli 1988; Berger und Sopp 1992). Für die Kohorten 1960–1989 ist eine Zunahme der Heterogenität der Verläufe sowie sozialer Auf- und Abstiege zu verzeichnen (vgl. Blossfeld 2014). Insgesamt finden jedoch, bedingt durch das deutsche Bildungssystem, in allen

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Kohorten nur wenige Positionswechsel über die Berufskarriere statt (vgl. Müller 1986; Allmendinger und Hinz 1997). Eine Einschränkung der Ergebnisse ergibt sich daraus, dass die Erwerbsverläufe nur bis zu einer Berufserfahrung von 20 Jahren untersucht wurden. Dies ist nicht unproblematisch, da jüngere Kohorten eine höhere Wahrscheinlichkeit für Arbeitsplatz- oder Berufswechsel aufweisen und sich dadurch die Phase der Etablierung auf dem Arbeitsmarkt verschoben haben könnte (vgl. Hillmert 2002; Dütsch et al. 2013). Dementsprechend ist es möglich, dass zwar bezogen auf den untersuchten Bereich der Erwerbskarrieren, jüngere Kohorten einen geringeren Anstieg aufweisen, dieser Unterschied aber in höheren Berufsjahren verschwindet. Weiterhin könnte die Verwendung von zwei Datensätzen mit unterschiedlichem Erhebungsdesign, z. B. in der GLHS ausgewählte Geburtskohorten und in der NEPS alle Geburtskohorten ab 1944, dazu führen, dass die einzelnen Ergebnisse nicht exakt geschätzt werden. Ein dritter Punkt bezieht sich auf die Vielfalt der Berufskarrieren. Die in diesem Beitrag durchgeführten Analysen lassen nur indirekte Schlüsse zu, wie hoch die Anteile, z. B. von Karriereverläufen ausfallen, die eine Abnahme, Zunahme oder keine Veränderung des Prestiges aufweisen. Diese Mobilitätsmuster würden ein nützliches Instrument zur Beschreibung der Entwicklung der intragenerationalen sozialen Mobilität über verschiedene Kohorten darstellen. Abschließend ist zu konstatieren, dass es durch die Verwendung der German Life History Study und der National Educational Panel Study möglich war, intragenerationale soziale Mobilität über einen langen historischen (Kohorten 1932–1989) und individuellen (0–20 Berufsjahre) Beobachtungszeitraum zu untersuchen. Auf Grundlage von Wachstumskurvenmodellen konnten individuelle Karriereverläufe berücksichtigt werden, anhand derer ein Vergleich verschiedener Berufseinstiegskohorten differenziert nach Erwerbseinstieg und –verlauf möglich war. Die Modellierung indirekter Effekte erlaubte es zudem zu untersuchen, welche der Determinanten die Unterschiede zwischen den Kohorten erklären. Danksagung  An dieser Stelle möchte ich mich für die wertvollen und konstruktiven Anmerkungen bei Oliver Arránz Becker, Sophie Straub, Daniel Lois, Nadia Lois, Veronika Salzburger, Wolfgang LudwigMayerhofer, Matthias Siembab, Jacqueline Klesse, Randy Stache und Holger Herma als auch bei den Herausgebern und anonymen Gutachtern bedanken.

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