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Erschienen in: Journal of Business Economics 3/2009

01.03.2009 | Forschung

Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen: Ergebnisse einer Panelanalyse

verfasst von: PD Dr. Sascha L. Schmidt, Prof. Dr. Benno Torgler, Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Bruno S. Frey

Erschienen in: Journal of Business Economics | Ausgabe 3/2009

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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.

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Fußnoten
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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Metadaten
Titel
Die Auswirkungen von Neid auf individuelle Leistungen: Ergebnisse einer Panelanalyse
verfasst von
PD Dr. Sascha L. Schmidt
Prof. Dr. Benno Torgler
Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Bruno S. Frey
Publikationsdatum
01.03.2009
Verlag
SP Gabler Verlag
Erschienen in
Journal of Business Economics / Ausgabe 3/2009
Print ISSN: 0044-2372
Elektronische ISSN: 1861-8928
DOI
https://doi.org/10.1007/s11573-008-0221-x

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