Personalmanagement und Mitarbeiterbindung: Empirische Analysen mit neuen verknüpften Arbeitgeber-Arbeitnehmerdaten
Personalmanagement und Mitarbeiterbindung: Empirische Analysen mit neuen verknüpften Arbeitgeber-Arbeitnehmerdaten
Aufgrund des demografischen Wandels wird es in Zukunft von entscheidender Bedeutung für Unternehmen werden, die produktivsten und motiviertesten Arbeitskräfte langfristig zu binden. Daher werden Unternehmen immer stärker versuchen, mit Hilfe von verschiedenen Instrumenten des Human Resource Managements (HRM) die Entscheidung der Mitarbeiter, im Betrieb zu bleiben oder diesen zu verlassen, zu beeinflussen. Das Kernziel dieses Forschungsprojektes ist es daher, die Zusammenhänge zwischen der Nutzung spezifischer Personalinstrumente, sowie den Einstellungen und Haltungen der Arbeitnehmer zu ihrem Arbeitgeber und der Mitarbeiterbindung zu untersuchen. Wir werden uns dabei insbesondere auf vier Kernthemen des Personalmanagements konzentrieren: Rekrutierung, Karriere- und Personalentwicklungsstrategien, Vergütungsstrategien und flexible Arbeitsmodelle. Dabei möchten wir die derzeitige Forschung in drei Dimensionen weiterentwickeln: Erstens, wollen wir uns auf die detaillierte Analyse spezifischer HRM Praktiken konzentrieren und deren Bezug zu den Einstellungen, Haltungen und Wahrnehmungen der Arbeitnehmer untersuchen. Dadurch soll ein tieferes Verständnis der ökonomischen und teilweise auch psychologischen Mechanismen entwickelt werden, wie HRM Praktiken auf die Zielgrößen wirken. Zweitens, wollen wir insbesondere heterogene Effekte von HR Praktiken auf bestimmte Gruppen von Arbeitnehmern untersuchen, beispielsweise unterteilt nach Geschlecht, individueller Fähigkeit/Leistung und Persönlichkeit. Drittens, nutzen und entwickeln wir einen neuen und einzigartigen Datensatz, das Linked Personnel Panel (LPP). Dieser Datensatz ermöglicht uns die Untersuchungen von verbundenen Längsschnittbefragungen von Arbeitnehmern und deren Arbeitgeber für eine repräsentative Stichprobe deutscher Betriebe. Die Befragungen können mit administrativen Daten der Sozialversicherungsstatistik verknüpft werden. Dies ermöglicht detaillierte Analysen der Beschäftigungsdynamiken der befragten Betriebe und Arbeitnehmern und enthält darüber hinaus Informationen aus der Historie vor dem Befragungszeitpunkt und danach.