Der Einfluss religiöser Aspekte auf die Lohnstruktur

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Genutzte Variablen

3. Formatierung des Datensatzes, Erstellung des Stundenlohns

4. Interpretation der Regressionsergebnisse

5. Fazit

6. Literaturverzeichnis

7. Tabellenverzeichnis

Tabelle 1

Tabelle 2

Tabelle 3

1. Einleitung

In der folgenden Hausarbeit wird die Frage beantwortet, ob verschiedene religiöse Aspekte und Verhaltensweisen einer Person Einfluss auf ihr Einkommen haben können. Hierzu werden die beiden größten Kirchengemeinschaften verglichen. Auf der einen Seite wird die evangelische Kirche betrachtet, auf der anderen Seite die römisch-katholische Kirche. Außerdem werden bestimmte persönliche Aspekte, wie Partizipation an kirchlichen Aktivitäten oder die Frage nach religiöser Erziehung im Elternhaus mit in die Analyse aufgenommen, um beobachten zu können, welche der unterschiedlichen religiösen Verhaltensweisen, in welcher Intensität, das Einkommen beeinflussen. Die Ergebnisse sind für diejenigen von Nutzen, die der evangelischen oder katholischen Konfession angehören und erfahren wollen, welchen Einfluss ihr eigenes religiöses Verhalten auf ihr Einkommen hat.

Wie im Artikel „Religion and income: Heterogeneity between countries” festgestellt wurde, existiert ein positiver Einfluss von der Zugehörigkeit zu einer Konfession auf das Einkommen in entwickelten Ländern und ein negativer Zusammenhang in unentwickelten Ländern. Da in diesem Forschungsprozess Deutschland als Objekt genutzt wird, sollten die Ergebnisse mit denen von Bettendorf und Dijkgraaf übereinstimmen (vgl. Bettendorf/Dijkgraaf 2010). In dem Artikel „People's opium? Religion and economic attitudes“ aus dem „Journal of Monetary Economics“ haben die Forscher herausgefunden, dass höherer Glaube zu höherem Einkommen und generell zu stärkerem wirtschaftlichen Wachstum führt. Gleichzeitig waren jedoch religiöse Menschen negativ gegenüber arbeitenden Frauen eingestellt (vgl. Guiso/Sapienza/Zingales 2003). Der Artikel „Religious participation and income“ aus dem „Journal of Economic Behaviour & Organization” beschäftigt sich mit der Frage, welchen Einfluss die Teilnahme an kirchlichen Aktivitäten auf das Einkommen hat. Die Forscher kommen zu dem Ergebnis, dass der Einfluss negativer Natur sei und bei höherem Einkommen, kirchliche Partizipation mit Arbeitsstunden substituiert würde (vgl. Lipford/Tollison 2003).

Als Datensatz wird der Allbus 2012 genutzt. Bei diesem handelt es sich um eine allgemeine Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften, welche in der Regel alle zwei Jahre durchgeführt wird. Es werden 2800 bis 3500 Personen über ihre Einstellungen, Verhaltensweisen und Sozialstruktur in persönlichen Interviews befragt. Seit 2009 werden die Daten nach ihrer Aufbereitung vom Institut GESIS (Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften) auf ihrer Website für alle interessierten Personen kostenlos zur Verfügung gestellt (vgl. GESIS.org). In dieser Hausarbeit wird die ALLBUS Vollversion 2012 verwendet. Die Berechnung der Daten wird mit einer Mehrfachregression mit „Stata/IC“ Version 11.1 durchgeführt.

2. Genutzte Variablen

Da der Einfluss religiöser Aspekte auf das Einkommen bestimmt werden soll, wird als abhängige Variable der Nettostundenlohn aller Befragten genutzt. Dieser hat im Folgenden die Bezeichnung „STUNDENLOHN“. Der Nettostundenlohn wird aus dem Nettoeinkommen aller Beschäftigten in der offenen Abfrage (v344) (vgl. ALLBUS 2012: 371), geteilt durch das 4,25-fache der Arbeitsstunden pro Woche (v249; Abk.: „WOCHENSTD“) (vgl. ALLBUS 2012: 240), berechnet.

Die erste zu berücksichtigende unabhängige Variable, um das Nettoeinkommen zu erklären ist der allgemeine Schulabschluss (v230). Hier wird lediglich die beste Leistung jedes Befragten gemessen und der höchste gewertete Abschluss entspricht der allgemeinen Hochschulreife (vgl. ALLBUS 2012: 267). Im Folgenden wird diese Variable „ABSCHLUSS“ genannt. Die zweite unabhängige Variable ist das Geschlecht (v217) (vgl. ALLBUS 2012: 224). Hier wird die Bezeichnung „FRAU“ verwendet. Dazu gehören zu den zuvor genannten, das Alter der Befragten (v220) (vgl. ALLBUS 2012: 227), ebenso wie das Erhebungsgebiet (v8) (vgl. ALLBUS 2012: 8). Im Falle des Erhebungsgebietes wird zwischen den alten und den neuen Bundesländern unterschieden. Dies stellt sicher, dass der Einfluss der OST/WEST Zugehörigkeit auf das Einkommen berücksichtigt wird. Das Alter wird mit „ALTER“ und das Erhebungsgebiet mit „OST“ abgekürzt. Um eine größtmögliche Gesamterklärungsgüte zu erhalten, werden in dieser Regression neben den Religions-spezifischen Variablen, die wichtigsten Einflussfaktoren auf das Einkommen ebenfalls berücksichtigt.

Die erste unabhängige Variable, welche den Einfluss religiöser Aspekte auf das Einkommen erklären soll, ist die Konfession des Befragten (v188; Abk.: „KATHOLISCH“) (vgl. ALLBUS 2012: 195). Ein weiterer zu berücksichtigender Einfluss ist die Kirchgangshäufigkeit (v269; Abk.: „KIRCHEHK“), da eine Zugehörigkeit zu einer Konfession nicht explizit eine gewisse Religiosität voraussetzt. Mit der Kirchgangshäufigkeit kann diese Glaubensstärke mit erfasst werden (vgl. ALLBUS 2012: 285). Dazu gehören ebenfalls die Fragen nach der Häufigkeit des Betens (v271; Abk.: „BETENHK“) (vgl. ALLBUS 2012: 287), die eigene Einschätzung der Religiosität (v134; Abk.: „RELIGIÖS“) (vgl. ALLBUS 2012: 141) und die Rolle der religiösen Erziehung im Elternhaus (v343; Abk.: „ERZIEHUNG“) (vgl. ALLBUS 2012: 370). Als letzter wichtiger Punkt wird die Frage nach der Häufigkeit der Teilnahme an kirchlichen Aktivitäten jedes einzelnen Befragten, mit einbezogen (v272; Abk.: „AKTIVHK“) (vgl. ALLBUS 2012: 268). Diese Variable ist vor allem dafür gedacht, die Ergebnisse von Lipford und Tollison aus ihrem Artikel zu überprüfen.

3. Formatierung des Datensatzes, Erstellung des Stundenlohns

Die Formatierung des Datensatzes ist der erste wichtige Teil, um eine zu starke Verzerrung der Ergebnisse zu verhindern. Dazu müssen Beobachtungen, welche in Hinsicht auf das NETTOEINKOMMEN und die WOCHENSTD nutzlos sind, entfernt werden. Per Definition bekommen jene Personen, die kein Einkommen haben, die Zahl Null eingetragen, wenn die Angabe verweigert wurde, wird die Nummer 99997 verzeichnet und bei keiner Angabe die Zahl 99999 (vgl. ALLBUS 2012: 371). Diese Zahlen haben jedoch einen Einfluss auf den Durchschnittswert des NETTOEINKOMMENS und deren Streuung, da sie von Stata fälschlicherweise als reale Zahlen angesehen werden. Aus diesem Grund werden alle NETTOEINKOMMEN von Null (da Personen ohne Einkommen nicht für die Regression relevant sind) und über 59999€ aus dem Datensatz gestrichen (vgl. do-file). Die Obergrenze wurde bewusst gewählt, um mögliche falsche Angaben und Fehler ebenfalls zu eliminieren. Ein weiterer Grund für die Obergrenze ist die Tatsache, dass bei der Angabe des NETTOEINKOMMENS ein Betrag von maximal 60000€ angegeben werden durfte, auch wenn das Einkommen viel höher lag. Solche Grenzwerte würden die Variable ebenfalls verzerren und werden daher gestrichen. Die WOCHENSTD werden mit einer Obergrenze von 100 Stunden belegt, da per Definition ebenfalls „keine Angabe“ mit 999,9 verzeichnet wird und dieses daher die Ergebnisse verzerren würde (vgl. ALLBUS 2012: 262). Nicht arbeitende Menschen (WOCHENSTD=0) werden ebenfalls gestrichen (vgl. do-file). Als letzte allgemeine Formatierung des Datensatzes gilt es, die Beamten zu entfernen, da diese andere Steuer-, Renten-, und Krankenversicherungsbeiträge zahlen, als normale Arbeiter. Aus diesem Grund ist die einfache Vergleichbarkeit mit dem Rest des Datensatzes nicht gegeben. Hierfür wird die Variable v738 genutzt, in der nach der beruflichen Stellung gefragt wird (vgl. ALLBUS 2012: 796).

Der nächste Schritt ist die Erstellung der Variable STUNDENLOHN. Da wir lediglich die WOCHENSTD gegeben haben, müssen wir diese mit 4,25 multiplizieren (gängiger Faktor zur Umrechnung von Wochenstunden zu Monatsstunden), um das NETTOEINKOMMEN dadurch teilen zu können. Nach der Erstellung werden alle Beobachtungen mit einem Stundenlohn von unter 1€ entfernt, da diese mit hoher Wahrscheinlichkeit auf Aufzeichnungsfehler zurückzuführen sind und den Datensatz verzerren (vgl. do-file).

Nach der Umbenennung der restlichen relevanten Variablen und der Veränderung von Geschlecht und Erhebungsgebiet in Dummyvariablen, wird die Konfessionszugehörigkeit formatiert. Die Forschungsfrage richtet sich nach dem Unterschied im Einkommen zwischen Katholiken und Menschen evangelischen Glaubens. Aus diesem Grund werden alle Beobachtungen mit anderen Glaubensrichtungen entfernt. Es ist zudem sinnvoll, Personen ohne Glaubenszugehörigkeit zu entfernen, da sie aufgrund der fehlenden Kirchensteuer ein verzerrendes NETTOEINKOMMEN haben. Zuletzt wird aus der Konfessionszugehörigkeit ebenfalls eine Dummyvariable generiert. Die Beobachtungen, welche bei KIRCHENHK, BETENHK, RELIGIÖS, ERZIEHUNG oder AKTIVHK keine Angabe gemacht haben, werden ebenfalls gestrichen. Zum Schluss werden die einbezogenen Variablen sortiert, um die Übersichtlichkeit zu gewährleisten. Abschließend erfolgt eine Zusammenfassung. Wie man an Tabelle 1 (s. Anhang) erkennt, sind nach der Formatierung 744 Beobachtungen verblieben. Der durchschnittliche STUNDENLOHN beträgt circa 10,50€, wobei eine Lohnuntergrenze von circa 1,01€ mit einbezogen wird. Es sind fast genauso viele Frauen wie Männer vertreten und die Spanne des Alters erstreckt sich von 18 bis 85 Jahre. Eine Auffälligkeit ist, dass der Anteil der Westdeutschen stark über dem der Ostdeutschen liegt. Da es jedoch Bevölkerungsunterschiede zwischen diesen Regionen gibt, kann dies nicht gewertet werden. Die Verteilung zwischen den beiden Konfessionen ist ebenfalls fast gleichgewichtig. Wie man an den Minima und Maxima aller Variablen sieht, sind verzerrende Antworten erfolgreich entfernt worden (vgl. Tabelle 1).

4. Interpretation der Regressionsergebnisse

Es wird eine lineare Regression durchgeführt, um die in Euro ausgedrückten Auswirkungen der verschiedenen unabhängigen Variablen auf den STUNDENLOHN darzustellen. Zur Interpretation wird jedoch eine log-lineare Regression verwendet, da sie approximativ an die marginalen Veränderungsraten der einzelnen Variablen herankommt und somit besser die Verhältnisse darstellen kann. Die Koeffizienten können hier als - mit Einhundert multiplizierte - prozentuale Veränderung des STUNDENLOHNS, bei einer Steigerung der unabhängigen Variablen um eine Einheit, interpretiert werden (vgl. Pfeifer 2013: 27). Die Gesamterklärungsgüte des Ansatzes (R²) liegt bei 0,3653, das korrigierte R² bei 0,3253 (vgl. Tabelle 2).

Die Variablen ABSCHLUSS, KIRCHENHK, BETENHK, RELIGIÖS, ERZIEHUNG und AKTIVHK werden als Indikatoren spezifiziert (i.), um jede der kategorisierten Antwortmöglichkeiten eigenständig zu betrachten. Wie man bei den Koeffizienten des ABSCHLUSSES sieht, hat man einen höheren STUNDENLOHN zu erwarten, je höher der allgemeine Schulabschluss ist. Frauen haben einen circa 30%ig geringeren STUNDENLOHN als Männer und das Einkommen steigt mit jedem Lebensjahr um ungefähr 1,6%. Die Tatsache, dass man in Ostdeutschland wohnt, schlägt sich generell in einem circa 29,5%ig niedrigerem STUNDENLOHN nieder. Der p-value ist bei all diesen Variablen („anderer Schulabschluss“ kann vernachlässigt werden) sehr niedrig und die Aussagekraft damit stark signifikant (vgl. Tabelle 2).

Die Variablen, welche sich auf die Religiosität und Konfessionszugehörigkeit konzentrieren, sind alle nicht stark signifikant (vgl. Tabelle 2). Dies bedeutet, dass die religiösen Aspekte generell keinen starken Einfluss auf das Einkommen beziehungsweise den Nettostundenlohn haben. Dies ist als erstes wichtiges Ergebnis der Regression festzuhalten. Wenn man die Konfessionszugehörigkeit betrachtet kann man erkennen, dass es fast keinen Unterschied macht, ob man katholisch oder evangelisch ist, die Katholiken jedoch einen 0,71% niedrigeren STUNDENLOHN zu verzeichnen haben. Bei der KIRCHENHK ist zu sehen, dass zwar alle Antworten einen negativen Einfluss auf das Einkommen haben (selbst, wenn Kirchenbesuche ausbleiben), jedoch ein 21%ig niedriger STUNDENLOHN zu erwarten ist, wenn man einmal pro Woche ein Gotteshaus besucht. Bei der Häufigkeit des Betens ist kein wirklicher Trend zu erkennen, jedoch scheint das Beten generell einen positiven Einfluss auf den STUNDENLOHN zu haben. Bei der eigenen Einschätzung der Religiosität ist ein schwacher Trend dahingehend zu beobachten, dass der STUNDENLOHN positiv von der Religiosität beeinflusst wird. Vor allem der neunte Indikator ist dort hervorzuheben. Bei der ERZIEHUNG und der AKTIVHK ist lediglich zu bemerken, dass man in der Detailansicht sehen kann, dass es einen positiven Einfluss auf den STUNDENLOHN gibt (vgl. Tabelle 2).

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