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Weiterbilden und Weiterkommen? Non-formale berufliche Weiterbildung und Arbeitsmarktmobilität in Deutschland

Does Further Education lead to Career Advancement? Non-Formal Further Training and Labour Market Mobility in Germany

Zusammenfassung

Politik und Wirtschaft weisen regelmäßig auf die Bedeutung von (Weiter‑)Bildung für individuelle Lebenschancen hin. Ob non-formale berufliche Weiterbildung, also Kurse und Lehrgänge, welche den Großteil der Weiterbildungsanstrengungen in Deutschland darstellen, zu sozialem Aufstieg führen, ist in der Literatur nicht abschließend geklärt. In dieser Studie untersuchen wir den Einfluss von non-formaler Weiterbildung auf Arbeitsmarktmobilität mit Daten des Nationalen Bildungspanels (NEPS) über den Zeitraum von 2009 bis 2016. Die Event-History-Modelle für diskrete Zeitintervalle zeigen, dass betriebliche Weiterbildung entgegen gängiger theoretischer Annahmen, insbesondere der Humankapitaltheorie, eher Mobilität reduziert und somit individuelle Karrierestabilität erzeugt: Konkret wird Abstiegen vorgebeugt (Sicherheitsnetzfunktion); es werden aber auch Aufstiege und Betriebswechsel verringert. Die Befunde legen für die zukünftige Weiterbildungs- und Mobilitätsforschung nahe, Transaktionskostentheorien sowie den Betriebskontext stärker ins Kalkül zu ziehen und betriebliche sowie nicht-betriebliche non-formale Weiterbildung zu differenzieren.

Abstract

Politicians and the business leaders regularly stress the importance of (further) education for individual life chances. Still, it is far from clear whether non-formal further training, i. e. short training courses, which are the most common forms of further education in Germany, lead to career advancement. In this study, we analyze the impact of non-formal further training on labor market mobility using data from the German National Educational Panel Study (NEPS) over the period from 2009 to 2016. Event history models for discrete time intervals show that employer-provided courses reduce mobility and promote career stability, which contradicts hypotheses derived from human capital theory, which is commonly used in the literature. More concretely, employer-provided courses prevent downward mobility (safety net function), but also reduce upward mobility and firm changes. Based on these findings, we suggest that future research should consider transaction costs and the firm context as well as the distinction between employer-provided and non-employer-provided training.

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Notes

  1. Interessanterweise sind auch beim SOEP, das non-formale Weiterbildung durch eine retrospektive Frage über die letzten 4 Jahre erfragt, Teilnahmequoten im Jahr direkt vor dem Interview immer höher als davor (Offerhaus 2014, S. 88 f.). Auch dies deutet auf Erinnerungsprobleme bei einer Zunahme des retrospektiv berichteten Zeitraums hin.

  2. Studien, die sich insbesondere mit dem intergenerationalen Aspekt der Wirkung von Weiterbildung auseinandersetzen (siehe auch Becker und Schömann 2015) zeigen zudem, dass non-formale Weiterbildung speziell bei Erwerbspersonen, die einen niedrigeren Berufsstatus als ihre Eltern erreicht haben, zu Aufstiegen führt.

  3. Als erwerbstätig zählen alle Individuen, die einer bezahlten Erwerbsarbeit nachgehen. Erwerbslose sind nichterwerbstätig, suchen aber aktiv nach einer bezahlten Arbeit. Als arbeitsmarktinaktiv werden dagegen Personen bezeichnet, die nicht erwerbstätig sind und ihre Arbeitskraft auch nicht auf dem Arbeitsmarkt anbieten, hierunter fallen etwa Hausfrauen und -männer, Vollzeitstudierende oder Rentner.

  4. Ein Teil des Samples nahm bereits an der Vorgängerstudie ALWA (Arbeiten und Lernen im Wandel) teil, sodass für diese Gruppe bereits sieben Panelwellen vorliegen. Wir nutzen die ALWA Welle jedoch nicht, da sie keine vergleichbare Abfrage der non-formalen Weiterbildungskurse enthält.

  5. Siehe Tabellen A1–A8 im Online-Anhang.

  6. Im sogenannten Kursmodul werden die maximal drei letzten Kurse aus jeder Episode sowie alle Kurse aus den anderen Modulen gesammelt. Die Beschränkung auf die drei letzten Kurse innerhalb der Episoden geschieht, um den Aufwand der Befragten zu reduzieren. Fast 40 % der Befragten mit Weiterbildungsteilnahme haben allerdings an mehr als drei Kursen in ihren jeweiligen Episoden teilgenommen. Um die zusätzlichen Kurse auch zu berücksichtigen, haben wir bis zu zwei weitere Kurse zum Datensatz hinzugefügt. Die jeweiligen Kursdauern werden aus der Gesamtkursdauer berechnet. Nach dieser Erweiterung decken wir für fast 95 % der Weiterbildungsteilnehmer alle Kurse ab.

  7. Kurse, die außerhalb der Episoden erfragt wurden, sind nur in der ersten Welle datiert. Für die anderen Wellen ist dagegen unklar, ob Kurse außerhalb der Episoden vor oder nach dem Jobwechsel stattfanden, sodass wir diese unberücksichtigt lassen. Da diese Kurse zum allergrößten Teil privater Natur sind (z. B. Sportkurse und Kochkurse) und unser Fokus auf berufsbezogener Weiterbildung liegt, sollte dies unsere Ergebnisse jedoch nicht substanziell beeinträchtigen.

  8. Unser Vorgehen kann zu Verzerrungen führen, wenn die fehlenden Werte selektiv auftreten. Dies kann durch multiple Imputation aufgefangen werden. Allerdings ist die Anwendung dieser Methode für die fehlenden Werte auf den Kontrollvariablen in unserem Fall nicht möglich, da wir bereits die Zusatzinformationen zu den Kursen auf der Ebene der Kurse imputiert haben. Die gleichzeitige Imputation auf beiden Ebenen ist momentan mit der von uns verwendeten Software nicht möglich. Um mögliche Verzerrungen durch den Ausschluss von Personen mit fehlenden Werten abzuschätzen, haben wir zum Vergleich nur die fehlenden Werte auf der Individualebene, aber nicht auf der Kursebene imputiert. Die Ergebnisse unterscheiden sich nicht substanziell von den präsentierten.

  9. Für die Schätzung der AMEs aus den multipel imputierten Daten wurde das Stata ado „mimrgns“ verwendet (Klein 2014).

  10. Die vollständigen Modelle mit Kontrollvariablen befinden sich im Online-Anhang (Tab. A 3 und Tab. A 4).

  11. Eine andere Möglichkeit wäre es, Wechsel in eine Leitungsfunktion als abhängige Variable zu benutzen. Leider wurde bei dieser Variable nicht erfragt, wann der Wechsel stattgefunden hat. Daher können wir nicht sicherstellen, dass die Weiterbildungskurse vor dem Wechsel auftreten.

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Danksagung

Wir danken den beiden anonymen Gutachtern sowie den Herausgebern der Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie für wertvolle Hinweise. Ebenso sind wir Nadja Ebert, Reinhard Pollak, Marion Thiele, Philip Wotschack sowie den Teilnehmerinnen und Teilnehmern des AAM Kolloquiums am WZB und des IAB Colloquiums für hilfreiche Kommentare zum Dank verpflichtet.

Förderung

Diese Forschung ist im Rahmen des von der Hans-Böckler-Stiftung finanzierten Projekts „Berufsbezogene Weiterbildung in Deutschland – Gründe, Formen, Erträge“ (Projektnummer 2012-582-15) entstanden. Diese Arbeit nutzt Daten des Nationalen Bildungspanels (NEPS): Startkohorte Erwachsene, https://doi.org/10.5157/NEPS:SC6:8.0.0. Die Daten des NEPS wurden von 2008 bis 2013 als Teil des Rahmenprogramms zur Förderung der empirischen Bildungsforschung erhoben, welches vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) finanziert wurde. Seit 2014 wird NEPS vom Leibniz-Institut für Bildungsverläufe e. V. (LIfBi) an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg in Kooperation mit einem deutschlandweiten Netzwerk weitergeführt.

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Correspondence to Christian Ebner.

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Ebner, C., Ehlert, M. Weiterbilden und Weiterkommen? Non-formale berufliche Weiterbildung und Arbeitsmarktmobilität in Deutschland. Köln Z Soziol 70, 213–235 (2018). https://doi.org/10.1007/s11577-018-0518-x

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Schlüsselwörter

  • Non-formale Weiterbildung
  • Arbeitsmarkt
  • Karrieremobilität
  • Event-History-Analyse

Keywords

  • Non-formal further training
  • Labour market
  • Career mobility
  • Event history analysis