Erfolgsfaktoren für Wissenschaftskarrieren. Ergebnisse der Habilitiertenstudie

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1 . Ergebnisse der Habilitiertenstudie Monika Jungbauer-Gans unter Mitarbeit von Christiane Gross Institut für Sozialwissenschaften / Soziologie Christian-Albrechts-Universität zu Kiel Jungbauer-Gans@soziologie.uni-kiel.de Berlin,

2 1. Einleitung 1. Einleitung 2. Theoretisches Modell Karrieren in der Wissenschaft - Verlauf durch Institutionen bestimmt - Meritokratische Prinzipien Wandel der Institutionen Reputation und Anerkennung als eine der wichtigsten Kapitalformen in der Wissenschaft: institutionelles Kapital - Sichtbarkeit von Organisationen und ihrem "Personal" - Schließungsmechanismen elitärer Organisationen (Burris 2004) - Matthäus-Effekt auf Ebene der Organisationen (Merton 1988) Soziale Konstruktion wissenschaftlicher Exzellenz (Münch 2007) 2

3 1. Einleitung 1. Einleitung 2. Theoretisches Modell Soziales Kapital - Genutzte und potenzielle Ressourcen, die in der Mitgliedschaft in Gruppen begründet sind (Bourdieu 1983) - Widerspricht Bedeutung sozialen Kapitals in wissenschaftlichen Karrieren meritokratischer Orientierung? Individuelle Merkmale - Soziale Herkunft bei Übergängen im Bildungssystem und für Kompetenzen von Bedeutung Je später der Übergang, desto geringer der Einfluss sozialer Herkunft Auch bei Promovierten noch deutliche Herkunftseffekte auf die folgende Karriere (Hartmann 2002) - Frauen in Leitungspositionen der Wissenschaft (noch) unterrepräsentiert 3

4 2. Theoretisches Modell 1. Einleitung 2. Theoretisches Modell 4

5 DFG-Projekt Karrierewege von Habilitierten (JU 414/5-1) Ausgewählte Fächer: Jura, Mathematik und Soziologie Habilitierte an westdeutschen Universitäten der Jahrgänge 1985 bis Dekanate: Listen mit Namen - Umfangreiche Recherche nach aktuellen Adressen Befragung im März und April und Internetbefragung oder pdf - Schriftliche Befragung per Post sofern keine -Adresse bekannt Responserate 45% (bei 530 Befragten Informationen zur abhängigen Variablen) Daten ohne suvivor bias, da auch diejenigen befragt wurden, die keine Professur haben. 5

6 1. Unterschiede nach Disziplinen 2. Unterschiede nach Geschlecht 3. Ergebnisse statistischer Modellschätzungen

7 Übergang zur Professur nach Disziplinen Überlebenskurven Kaplan-Meier survival estimates by discipline analysis time 95% CI 95% CI 95% CI law math sociology 7

8 Altersstruktur nach Qualifikationsstufen und Disziplin law math sociology age (final degree) age (Habilitation) age (PhD/Dr.) 8

9 Frauenanteile bei Studierenden und wissenschaftlichem Personal in Deutschland Trends seit 1975 (Daten Statistisches Bundesamt) Frauenanteil 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 Studierende Prüfungen Promotion Juniorprofessuren Habilitation Professuren C4/W3-Professuren

10 Bewerbungsverhalten und erfolg von Frauen und Männern male p<.001 female # applications # invitations # placements # top placements 10

11 Übergang von der Habilitation zur Professur Überlebenskurven nach Geschlecht Kaplan-Meier survival estimates by gender analysis time 95% CI 95% CI male female 11

12 Haben Frauen und Männer die gleichen Voraussetzungen? Humankapital/Produktivität Mittelwert (Fallzahl) Frauen Männer Test Statistik p-wert # Publikationen (alle) (a) 33.5 (99) 38.8 (472) t-test 1.63 n.s. # Publikationen (nur SCI; ohne Jura) (a) 6.1 (70) 8.7 (322) t-test 2.83 <.01 # Lehrveranstaltungen (a) 20.0 (98) 18.7 (477) t-test.58 n.s. Anteil der Arbeitszeit (%) für Forschung (b).52 (97).57 (452) t-test 1.93 <.10 Drittmittel eingeworben (1=yes) (a).46 (102).46 (484) Chi n.s. Dissertationsnote (1=summa cum laude).44 (94).57 (453) Chi <.05 (a) bis zur Habilitation (b) von der Promotion bis zur Habilitation 12

13 Geschlechtsunterschiede beim Sozialkapital Mittelwert (Fallzahl) Frauen Männer Test Statistik p-wert Akademisches Sozialkapital Mindestens ein Mentor (implizites Wissen).69 (100).74 (477) Chi n.s. Mehr als ein Mentor (strukturelle Autonomie.28 (100).26 (477) Chi 2.11 n.s. Mentor, hohe Reputation (Index, Range 0-1) (c).45 (98).50 (467) t-test 1.35 n.s. Unterstützung durch Mentor (Index, Range 0-1) (c).38 (97).41 (467) t-test.85 n.s. Mentor, als Koautor (dummy, 1=yes) (c).30 (99).41 (469) Chi <.05 # weak ties (akademisch) 4.0 (99) 3.4 (473) t-test.95 n.s. Mindestens eine Maklerposition.33 (99).29 (472) Chi 2.65 n.s. Institution (Habilitation) World s Top 200 (d).25 (102).29 (476) Chi 2.45 n.s. Privates Sozialkapital Hohe soziale Unterstützung durch Partner (dummy) (e).41 (102).34 (478) Chi n.s. Verheiratet (dummy, 1=yes).65 (100).57 (481) Chi n.s. Kind(er) (dummy, 1=yes).46 (102).52 (484) Chi n.s. Anteil der Hausarbeit (%) durch Befragten erledigt (f).51 (98).37 (467) t-test 9.22 <.001 Kinderbetreuung (%) durch Befragten (nur Personen mit Kindern).59 (44).27 (226) t-test 7.45 <.001

14 Multivariates Modell: Mathematik Cox-Regressionen, Hazardraten, z-werte in Klammern; multiple Imputationen: N=218, K=5 Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Opportunitätsstruktur Habil.-kohorte (Ref.< 1995) Habil.-kohorte (Ref.< 1995) Persönliche Faktoren Geschlecht (1=weiblich) Berufsprestige Eltern (1=hoch) Bildungsjahre Eltern (metrisch) Humankapital und Produktivität # Publikationen (alle) log # Publikationen (SCI) log Forschung (%) Arbeitsvolumen angewandte Mathematik Akademisches Sozialkapital # weak ties (log) Maklerposition MentorIn, hohe Reputation (Index) a Mentor, als Co-AutorIn (Dummy) Privates Sozialkapital verheiratet Haushalt (%) BefragteR Institutionelles Kapital Reputation der Habiluni. (1=hoch) Uni.-größe (> Studierende) DFG Forschungsranking (1=Top20) Likelihood-Ratio χ 2 complete cases.87 (.60) 1.60 (2.11)*.85 (.58) 1.55 (1.81) (.84) 14.38** (.69).88 (.53) 1.48 (1.73) (1.62).97 (.12) 1.75 (2.48)* 1.00 (.02).94 (.51) 1.02 (3.43)*** 1.70 (2.71)** 28.43*** (.10) 1.73 (2.30)*.98 (.20) 1.02 (3.26)*** 1.84 (3.08)** 1.05 (.34).79 ( 1.02) 2.36 (2.99)**.64 ( 2.03)*.67 ( 1.92) (.04) 40.08*** (.70) 1.44 (1.51).97 (.12) 1.66 (2.07)*.97 (.34) 1.02 (2.77)** 1.92 (3.26)*** 2.21 (2.81)**.70 ( 1.64).86 (.62) 1.48 (1.68).97 (.09) 1.70 (2.24)*.99 (.08) 1.02 (3.27)*** 1.80 (3.03)** 2.43 (3.20)***.65 ( 2.01)*.68 (-2.07)*.65 (-2.37).85 (.65) 1.29 (1.23) 1.22 (.96) 45.81*** *** 179

15 Multivariates Modell: Jura Cox-Regressionen, Hazardraten, z-werte in Klammern; multiple Imputationen: N=173, K=5 Opportunitätsstruktur Habil.-Kohorte (Ref.< 1995) Habil.-Kohorte (Ref.< 1995) Persönliche Faktoren Geschlecht (1=weiblich) Berufsprestige Eltern (1=hoch) Bildungsjahre Eltern (metrisch) Humankapital und Produktivität # Publikationen (alle) log Forschung (%) Arbeitsvolumen Akademisches Sozialkapital # weak ties (log) Maklerposition MentorIn, hohe Reputation (Index) a Mentor, als Co-AutorIn (dummy) Privates Sozialkapital verheiratet Haushalt (%) BefragteR Institutionelles Kapital Reputation der Habiluni. (1=hoch) Uni.-größe (> Studierende) Likelihood-Ratio χ 2 complete cases Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5.76 ( 1.17).67 ( 1.79) +.76 ( 1.15).63 ( 2.04)*.89 (.48) 1.22 (.67) 1.04 (2.17)* 13.52* (.09) 1.05 (2.91)**.74 ( 1.23).61 ( 2.03)* 1.21 (.65) 1.05 (2.70)** 1.24 (1.51) 1.29 (1.72) (1.76) (1.37) 20.51** (.05).78 (.97) 1.37 (.95) 1.32 (1.22) 1.11 (.46) 1.00 (.85) 27.07** ( 1.07).64 ( 1.98)* 1.10 (.36) 1.05 (2.63)** 1.30 (1.84) (1.30).79 ( 1.02).66 ( 1.88) (.23) 1.05 (2.75)** 1.30 (1.80) (1.21) 1.63 (1.51) 1.67 (1.60) 1.14 (.67).88 (.70) 23.89** ** 148

16 Multivariates Modell: Soziologie Cox-Regressionen, Hazardraten, z-werte in Klammern; multiple Imputationen: N=139, K=5 Opportunitätsstruktur Habil-kohorte (Ref.< 1995) Habil-kohorte (Ref.< 1995) Persönliche Faktoren Geschlecht (1=weiblich) Berufsprestige Eltern (1=hoch) Bildungsjahre Eltern (metrisch) Humankapital und Produktivität # Publikationen (alle) log # Publikationen (SCI) log Forschung (%) Arbeitsvolumen Akademisches Sozialkapital # weak ties (log) Maklerposition MentorIn, hohe Reputation (Index) a Mentor, als Co-AutorIn (Dummy) Privates Sozialkapital verheiratet Haushalt (%) BefragteR Institutionelles Kapital Reputation der Habiluni. (1=hoch) Uni.-größe (> Studierende) DFG Forschungsranking (1=Top20) Likelihood-Ratio χ 2 complete cases Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5.70 ( 1.22).98 (.08) 1.10 (.35) 1.04 (.11).98 (.76) ( 1.47).87 (.46).60 ( 1.63).87 (.46).54 ( 1.92) +.76 (.83).56 ( 1.89) +.84 (.57) 1.34 (1.00) 1.53 (1.34) 1.80 (1.78) (1.55) 1.03 (.15) 1.44 (3.26)*** 1.00 (.20) (2.96)** 1.40 (2.96)** 1.39 (2.98)** 1.29 (1.34).70 ( 1.13) 1.16 (.35) 1.26 (.75) 1.36 (1.78) +.67 ( 1.23) 1.37 (1.85) +.67 ( 1.25).92 (.25).99 ( 1.62).98 ( 1.88) +.99 ( 1.84) * (.38) 1.36 (.93) 1.36 (1.05) 21.50* * 115

17 Zusammenfassung der sparsamen Modelle Mathematik Jura Soziologie Opportunitätsstruktur Habilitationskohorte Habilitationskohorte Persönliche Faktoren Geschlecht (1=weiblich) Berufsprestige Eltern Bildungsjahre Eltern Humankapital und Produktivität # Publikationen (alle) log # Publikationen (SCI) log Forschung (%) Arbeitsvolumen angewandte Mathematik Akademisches Sozialkapital # weak ties (log) Maklerosition MentorIn, hohe Reputation (Index) a MentorIn, als Co-AutorIn (Dummy) Privates Sozialkapital verheiratet Haushalt (%) BefragteR Likelihood-Ratio χ 2 # complete cases # cases.86 (.62) 1.48 (1.68).97 (.09) 1.70 (2.24)*.99 (.08) 1.02 (3.27)*** 1.80 (3.03)** 2.43 (3.20)***.65 ( 2.01)*.65 (-2.37)* 42.86*** ( 1.02).56 ( 1.89) +.66 ( 1.88) +.84 (.57) 1.06 (.23) 1.05 (2.75)** 1.30 (1.80) (1.21) (1.60) 23.40** (1.55) 1.39 (2.98)** (1.85) +.67 ( 1.25).99 ( 1.84) *

18 Persönliche Faktoren - Geschlecht ohne Einfluss, in der Soziologie haben Frauen tendenziell bessere Chancen - Soziale Herkunft: deutliche Effekte in zwei Fächern Produktivität - Warum sind Publikationen in Zeitschriften des Zitationsindex so bedeutsam in Soziologie, aber nicht in Mathematik? Soziales Kapital - Größe des sozialen Netzwerks an weak ties ist in der Soziologie wichtig, wobei sich Maklerpositionen eher negativ auswirken - Sehr bedeutsam ist die Reputation der Mentorin bzw. des Mentors in der Mathematik, tendenziell auch in Jura - Aber: Ko-Autorschaft mit der Mentorin/dem Mentor wirkt sich in der Mathematik negativ aus - Private Unterstützung gemessen an geringem Anteil an Hausarbeit ist von positiver Wirkung in der Soziologie 18

19 Institutionelles Kapital spielt bei keinem der drei untersuchten Fächer eine große Rolle Mögliche Erklärungen: - Operationalisierung - Institutionelles Kapital hängt auch von der Reputation der Mentorinnen und Mentoren ab - Wechsel häufig, sodass nicht nur die Universität, an der habilitiert wurde, beachtet werden sollte - Auswirkungen der Reformen greifen erst in Zukunft Determinanten wissenschaftlicher Karrieren unterscheiden sich nach Fächern: - Fachkulturen der Leistungsbewertung - Wirkmechanismen des sozialen Kapitals unterscheiden sich 19

20 Ausblick Analyse der Karrierewege von Juniorprofessorinnen und Juniorprofessoren Prospektive Analyse des institutionellen Kapitals 20