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  2. Society & Social Sciences
  3. Sozialer Fortschritt
  4. Vol. 69, Issue 10
  5. pp. 687–710

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Fechter, C., Haupt, M. Genderdifferenzen bei Rentenübergängen: Erklären Persönlichkeitsmerkmale die Unterschiede?. Sozialer Fortschritt, 69(10), 687-710. https://doi.org/10.3790/sfo.69.10.687
Fechter, Charlotte and Haupt, Marlene "Genderdifferenzen bei Rentenübergängen: Erklären Persönlichkeitsmerkmale die Unterschiede?" Sozialer Fortschritt 69.10, , 687-710. https://doi.org/10.3790/sfo.69.10.687
Fechter, Charlotte/Haupt, Marlene: Genderdifferenzen bei Rentenübergängen: Erklären Persönlichkeitsmerkmale die Unterschiede?, in: Sozialer Fortschritt, vol. 69, iss. 10, 687-710, [online] https://doi.org/10.3790/sfo.69.10.687
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Genderdifferenzen bei Rentenübergängen: Erklären Persönlichkeitsmerkmale die Unterschiede?

Fechter, Charlotte | Haupt, Marlene

Sozialer Fortschritt, Vol. 69 (2020), Iss. 10 : pp. 687–710

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Publisher Name
Duncker & Humblot
DOI
https://doi.org/10.3790/sfo.69.10.687
Language
German
Pages
24
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Individual
€ 15.90 (incl. local VAT if applicable)

Author Details

Fechter, Dr. Charlotte, Universität Koblenz-Landau, August-Croissant-Str. 5, 76829 Landau

Haupt, Prof. Dr. Marlene, RWU Hochschule Ravensburg-Weingarten, Postfach 30 22, 88216 Weingarten

References

  1. Altonji, J. G./Blank, R. M. (1999): Race and gender in the labor market, in: Ashenfelter, O./Card, D. (eds), Handbook of Labor Economics Volume 3C, Amsterdam, North Holland, Elsevier Science, 3143–3259.  Google Scholar
  2. Balasuriya, J./Yang, Y. (2015): Personality and Planning for Retirement. How the Big Five Personality Traits Link to Decisions on Pension Participation, https://ssrn.com/abstract=2791693 [26.09.2019].  Google Scholar
  3. Barrick, M. R./Mount, M. K. (2005): Yes, personality matters. Moving on to more important matters, Hum Perform 18, 359–372.  Google Scholar
  4. Blekesaune, M./Skirbekk, V. (2012): Can personality predict retirement behaviour? A longitudinal analysis combining survey and register data from Norway, European Journal of Ageing, DOI 10.1007/s10433-011-0212-6.  Google Scholar
  5. Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) (2019): Mütterrente, https://www.bmas.de/DE/Themen/Rente/Gesetzliche-Rentenversicherung/Fragen-und-Antworten-Muetterrente/faq-muetterrente.html [26.09.2019].  Google Scholar
  6. Cattel, R. B./Eber, H. W./Tatsuoka, M. M. (1970): Handbook for the Sixteen Personality Factor Questionnaire, Campaign, IL: IPAT.  Google Scholar
  7. Costa, P. T./Terracciano, A./McCrae, R. R. (2001): Gender differences in personality traits across cultures: robust and surprising findings, Journal of Personality and Social Psychology 81.  Google Scholar
  8. Dahl, S. A./Nilsen, Ø. A./Vaage, K. (2002): Gender Differences in Early Retirement Behaviour, Discussion Paper 522, Institute for the Study of Labor, Bonn.  Google Scholar
  9. Dehne, M./Schupp, J. (2007): Persönlichkeitsmerkmale im Sozio-oekonomischen Panel (SOEP) – Konzept, Umsetzung und empirische Eigenschaften, Research Notes, https://www.researchgate.net/publication/228382342_Personlichkeitsmerkmale_im_Sozio-oekonomischen_Panel_SOEP-Konzept_Umsetzung_und_empirische_Eigenschaften [10.9.2019].  Google Scholar
  10. Döring, T. (2015): Öffentliche Finanzen und Verhaltensökonomik. Zur Psychologie der budgetwirksamen Staatstätigkeit. Springer Fachmedien, Wiesbaden.  Google Scholar
  11. Fechter, C. (2019): Propensities to work at an old age. Acknowledging differences in Active Ageing?, Dissertation, https://www.factage.eu/publications.html [26.09.2019].  Google Scholar
  12. Fietze, S. (2011): Arbeitszufriedenheit und Persönlichkeit. „Wer schaffen will, muss fröhlich sein!“, SOEPpapers on Multidisciplinary Panel Data Research 388, Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung, https://www.diw.de/documents/publikationen/73/diw_01.c.376207.de/diw_sp0388.pdf [10.09.2019].  Google Scholar
  13. Haupt, M. (2014): Konsumentensouveränität im Bereich privater Altersvorsoge, Informationen und Institutionen, Baden-Baden.  Google Scholar
  14. Hayward, M. D./Hardy, M. A./Grady, W. R. (1989): Labor force withdrawal patterns among older men in the United States, Social Science Quarterly 70, 425–448.  Google Scholar
  15. Heilmann, K./Hinrichs, R./Herke1, M./Richter, M./Rathmann, K. (2020): Die Bedeutung der „Big Five“-Persönlichkeitsmerkmale für die subjektive Gesundheit und Lebenszufriedenheit im Jugendalter: Ergebnisse des Nationalen Bildungspanels (NEPS). Online Publikation, Georg Thieme Verlag KG Stuttgart/New York.  Google Scholar
  16. Heisig, J. P./Radl, J. (2019): Einmal raus, für immer gezeichnet? Wie sich Arbeitsplatzverluste auf die finanzielle Lage älterer Beschäftigter auswirken, WZBrief Arbeit 22, Berlin.  Google Scholar
  17. Hess, M. (2017): Determinants of Intended Retirement Timing in Germany, Sozialer Fortschritt, 66 (9), S. 593–610.  Google Scholar
  18. Hershey, D. A./Mowen, J. C. (2000): Psychological determinants of financial preparedness for retirement, The Gerontologist, 40, 687–697.  Google Scholar
  19. Hurtz G. M./Donovan, J. J. (2000): Personality and job performance. The Big Five revisited, Journal of Applied Psychology 85, 869–879.  Google Scholar
  20. John, O. P./Srivastava, S. (1999): The Big-Five Trait Taxonomy. History, Measurement, and Theoretical Perspectives, in: L. Pervin/O.P. John (Hrsg.), Handbook of personality. Theory and research (2nd ed.), New York.  Google Scholar
  21. Kim, J. E./Moen, P. (2001): Is retirement good or bad for subjective well-being?, Current Directions in Psychological Science 10, 83–86.  Google Scholar
  22. Lang, F. R./Lüdtke, O./Asendorpf, J. B. (2001): Testgüte und psychometrische Äquivalenz der deutschen Version des Big Five Inventory (BFI) bei jungen, mittelalten und alten Erwachsenen, Diagnostica 47 (3), S. 111–121.  Google Scholar
  23. Löckenhoff, C. E./Terracciano A./Costa P. T. (2009): Five-factor model personality traits and the retirement transition. Longitudinal and cross-sectional associations, Psychology of Aging 24 722–728.  Google Scholar
  24. Möhring, K./Weiland, A. (2018): Ausgleich oder Verschärfung von Einkommensrisiken? Lebensläufe und Alterseinkommen in Deutschland aus der Paarperspektive, Zeitschrift für Sozialreform 64 (4), S. 463–493.  Google Scholar
  25. Nyhus, E. K./Pons, E. (2005): The effects of personality on earnings, Journal of Economic Psychology 26, 363–384.  Google Scholar
  26. Page, J./Bruch, M. A./Haase, R. F. (2008): Role of perfectionism and Five Factor model traits in career indecision, Personal and Individual Differences 45, 811–815.  Google Scholar
  27. Radl, J. (2007): Individuelle Determinanten des Renteneintrittsalters. Eine empirische Analyse von Übergängen in den Ruhestand. Zeitschrift für Soziologie 36(1), S. 43–64.  Google Scholar
  28. Rammstedt, B./Kemper, C. J./Klein, C. M./Beierlein, C./Kovaleva, A. (2013): Eine kurze Skala zur Messung der fünf Dimensionen der Persönlichkeit, Methoden, Daten, Analysen 7 (2), S. 233–249.  Google Scholar
  29. Rauthmann, J. (2020): Fünf-Faktoren-Modell. In: M. A. Wirtz (Hrsg.), Dorsch – Lexikon der Psychologie. https://m.portal.hogrefe.com/dorsch/fuenf-faktoren-modell/ [13.01.2020].  Google Scholar
  30. Reis, M./Gold, D. P. (1993): Retirement, Personality, and Life Satisfaction: A Review and Two Models. Journal of Applied Gerontology 12 (2), S. 261–282.  Google Scholar
  31. Robinson, O./Demetre, J. D./Corney, R. (2010): Personality and retirement. Exploring the links between the Big Five personality traits, reasons for retirement and the experience of being retired, Personality and Individual Differences 48 (7), 792–797, DOI 10.1016/j.paid.2010.01.014.  Google Scholar
  32. Schecker, H. (2014): Überprüfung der Konsistenz von Itemgruppen mit Cronbachs α., in: Krüger, D./Pachmann, I./Schecker, H. (Hrsg.), Methoden in der naturwissenschaftlichen Forschung, Springer Verlag online.  Google Scholar
  33. Seibert, S./Kraimer, L./Crant, J. M. (2001): What do proactive people do? A longitudinal model linking proactive personality and career success, Personal Psychology 54, 845–874.  Google Scholar
  34. Sesselmeier, W./Kögler, M./Haupt, M. (2014): Koordination des gemeinsamen Übergangs in den Ruhestand von Ehepaaren, Forschungsnetzwerk Alterssicherung.  Google Scholar
  35. Sozio-oekonomisches Panel (SOEP) (2019): Daten für die Jahre 1984–2017, 34, DOI 10.5684/soep.v34.  Google Scholar
  36. Thaler, R./Sunstein, C. (2009) Nudge. Überarbeite Ausgabe, London: Penguin Verlag.  Google Scholar
  37. Widmer, E. D. /Richard, G. (2009): The de-standardization of the life course. Are men and women equal?, Advances in Life Course Research 14, 28–39.  Google Scholar

Abstract

Zusammenfassung

Dieser Beitrag untersucht geschlechterspezifische Unterschiede im Rentenübergang anhand von Persönlichkeitsmerkmalen in Deutschland. Im Mittelpunkt steht dabei die Stimulierung von bestimmten Einstellungen durch die Einführung der Mütterrente in den Jahren 2014 und 2019. Unter Anwendung des SOEP v.34 (2017) wurde die Zusammenhangsstruktur von Renteneintrittsalter und den Big Five untersucht, während zeitgleich für soziodemographische Faktoren, Beschäftigung und Haushaltseinkommen kontrolliert wurde. Dabei wurden konkurrierende Hypothesen durch Querschnittsvergleiche mit OLS-Regressionen für die Jahre 2013 und 2017 getrennt nach Geschlecht getestet. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine starke Ausprägung des Persönlichkeitsmerkmals Extraversion (im Sinne einer Neigung zur Geselligkeit und zum Optimismus) bei Frauen zu einem früheren Renteneintritt führt. Dabei entsprechen die Ergebnisse insofern den theoretischen Erwartungen, als dass die Anerkennung typisch weiblicher Leistungen im Rentensystem den negativen ­Effekt der Extraversion minimiert. Diese Studie leistet einen Beitrag für das Verständnis, wie psychologische Faktoren die Heterogenität in Rentenübergängen erklären können und formuliert Politikempfehlungen.

Abstract: Gender Differences in Retirement Transitions: Do Personality Traits Explain Differences?

This article examines gender-specific differences in retirement transitions on the basis of personality traits in Germany. It focuses on stimulating certain attitudes through the introduction of the maternity pension (the recognition of child-care periods) in 2014 and 2019. Using the SOEP v.34 (2017), the relationship between retirement ages and the Big Five was examined while simultaneously controlling for socio-demographic factors, employment and income. Competing hypotheses were tested by cross-sectional comparisons with OLS regressions for 2013 and 2017, separated by sex. The results support the assumption that higher levels of the personal trait extraversion (in the sense of a tendency towards sociability and optimism) lead to earlier exit ages for women. The results correspond with the theoretical expectations insofar as the recognition of typical female performances during the life course in the pension system minimises the negative effect of extraversion. This study contributes to understanding how psychological factors can explain heterogeneity in pension transitions and formulates policy recommendations.

Table of Contents

Section Title Page Action Price
Charlotte Fechter / Marlene Haupt: Genderdifferenzen bei Rentenübergängen: Erklären Persönlichkeitsmerkmale die Unterschiede? 1
Zusammenfassung 1
Abstract: Gender Differences in Retirement Transitions: Do Personality Traits Explain Differences? 1
1. Einleitung 2
2. Der Einfluss von Persönlichkeitsmerkmalen 4
2.1. Persönlichkeitsmerkmale und Rentenverhalten 6
2.2. Geschlechterrollen 7
2.3. Post-Traditioneller Wohlfahrtstaat 8
3. Hypothesen 9
4. Daten und Methoden 1
4.1. Daten 1
4.2. Methode 1
5. Ergebnisse 1
5.1. Deskriptive Ergebnisse 1
5.2. Multivariate Ergebnisse 1
6. Diskussion 1
Literatur 2

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