Schlussbericht - Bern - labmed

wird der Variablenblock der arbeitsplatzspezifischen Merkmale hinzugefügt und im dritten
Modell schliesslich, wird ermittelt, welchen Einfluss die Faktoren ausüben, wenn sie alle
gleichzeitig getestet werden.
Die unabhängigen Variablen sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst:
Tabelle 7: unabhängige Variablen der OLS-Regressionen
Alter
Alter 2
Zivilstand
Verantwortung für Kinder
Staatsangehörigkeit
Sprache
Höchste Ausbildung Vater
Höchste Ausbildung Mutter
Praktikum vor oder während dem Studium absolviert
Abschlussnote Studium
Zusätzliche Aus- und/oder Weiterbildung seit dem Abschluss
Erwerbstätigkeit vor oder während dem Studium
Studiengang
Berufliche Stellung
Vorgesetztenfunktion
Beruf
Budgetverantwortung
Anstellungsverhältnis
Beschäftigungsgrad
Firmengrösse
Wirtschaftssektor
Kanton
Wirtschaftsbereich
Geschlechterverhältnis
Quelle: Absolvent/innendaten, Bundesamt für Statistik
Modell 1: Persönliche Merkmale
Im ersten Modell (vgl. Tabelle 31) wurden soziodemografische Merkmale und die Humankapitalausstattung
miteinbezogen.
Den grössten positiven Einfluss auf das Einkommen hat das Alter. Mit zunehmendem Alter
erhöht sich das Einkommen. Ebenfalls signifikant ist Verantwortung für Kinder, die sich positiv
auf das Einkommen auswirkt. Dieser Faktor wurde für beide Geschlechter getrennt analysiert
und es zeigt sich, dass die Korrelation bei Frauen negativ ist, was bedeutet, dass dieser
Effekt, im Gegensatz zu den Männern, signifikant weniger stark ausgeprägt ist. Unter den
Humankapitalfaktoren (Praktikum, Abschlussnote, zusätzliche Aus- oder Weiterbildung seit
dem Studium und Berufserfahrung während des Studiums) hat nur eine höhere Abschlussnote
einen signifikanten, positiven Einfluss auf den Lohn. Dazu kommt es darauf an, welches Fach
die Person studiert hat: Als Referenzkategorie wurde hier der Studienbereich „Wirtschaft und
Dienstleistungen“ definiert. Demgegenüber verdienen Absolvent/innen der meisten anderen
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