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Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen: Ergebnisse einer Panelanalyse

The impact of envy on individual performance: Findings from a panel analysis

  • Forschung
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Zusammenfassung

Relative Einkommensunterschiede lösen innerhalb einer Referenzgruppe oftmals Neid aus und beeinflussen damit die individuelle Leistungsbereitschaft. In der ökonomischen Forschung ist bislang dieser Zusammenhang wenig untersucht worden. Unser Beitrag analysiert den Einfluss von relativen Einkommensunterschieden auf die Leistung von Fußballprofis der deutschen Bundesliga. Insgesamt werden 1040 Spieler über einen Zeitraum von 8 Spielzeiten zwischen 1995 und 2004 untersucht. Relative Einkommensunterschiede zwischen Mannschaftskollegen erweisen sich als entscheidender Einfluss auf die individuelle Leistung der Spieler. Eine Verschlechterung in der relativen Einkommensposition vermindert ceteris paribus die individuelle Leistungsbereitschaft. Eine höhere Einkommensungleichheit verstärkt solche positionsbedingten Externalitäten.

Abstract

Relative income differences are likely to lead to envy within a reference group. Envy in turn influences social behavior and individual performance. While positional concerns are apparent in daily life, empirical evidence is rare in the economic literature. This paper investigates the impact of the relative income position on individuals’ performance or productivity. As „performance“ is difficult to measure we turn to soccer players whose performance has been 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 composition also significantly affects behaviour.

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Abb. 1
Abb. 2

Notes

  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.

  3. „Unlike Italy, however, the wage bill is only a marginally significant predictor of points ratio (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 to assign a clearly significant role for wage bill in determining performance“ (Forrest/Simmons 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.

  6. IMP ist offizieller Lieferant für Statistiken der Deutschen Fußball Liga sowie für diverse 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.

  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 der Bundesligamannschaften entspricht. Jeder Teilnehmer verfügt über ein fiktives Budget von 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).

  12. Vgl. auch Frick (1998b), welcher einen Gini-Koeffizienten von 0.47 für die NBA in der Saison 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 beeinflusst. Dieses Problem wird jedoch durch die Berücksichtigung von Zuschauerzahlen der 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 statistische Signifikanz von ABSOLUTE EINK und ABSOLUTE EINK2 schwächt (Wooldridge 2003, S. 98). Tab. 5 präsentiert deshalb Schätzungen ohne den nichtlinearen Term.

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Authors and Affiliations

  1. Lehrstuhl Strategy & Organization, European Business School, Oestrich-Winkel, Geschäftsführer a-connect (deutschland) gmbh, Research Fellow bei CREMA, Wiesbaden, Deutschland

    Sascha L. Schmidt

  2. School of Economics and Finance, Queensland University of Technology, Research Fellow bei CREMA, Executive Board Mitglied des National Centre for Econometric Research, Brisbane QLD, Australien

    Benno Torgler

  3. Institut für empirische Wirtschaftsforschung, Universität Zürich, Schweiz Gastprofessor an der ETH, Zürich, Forschungsdirektor bei CREMA, Zürich, Schweiz

    Bruno S. Frey

Authors
  1. Sascha L. Schmidt
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  2. Benno Torgler
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  3. Bruno S. Frey
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