LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt, dass wirtschaftliche Präferenzen wie Geduld und Risikomeidung die Wahl von Studiengängen mitbestimmen. Wer eher auf spätere, größere Belohnungen setzt, bewirbt sich häufiger für Programme mit längerer Studiendauer und steilerem Einkommenswachstum. Risikoaversen Teilnehmenden fallen dagegen häufiger Optionen zu, bei denen die Gehälter vergleichsweise stabil verlaufen. Die Ergebnisse unterstreichen, dass „psychologische Startwerte“ bei Bildungsentscheidungen messbar wirken.
Studienentscheidungen wirken nach außen wie ein rationaler Abgleich aus Noten, Interessen und einem Blick auf den Arbeitsmarkt. Die neue Arbeit, veröffentlicht in PNAS, legt aber nahe, dass noch etwas anderes mitzieht: individuelle wirtschaftliche Präferenzen, also wie sehr jemand Zeit überbrücken kann und wie er oder sie Unsicherheit beim Einkommen bewertet. Konkret werden zwei Verhaltensdimensionen in den Mittelpunkt gestellt, die in der Ökonomie seit Langem als zentrale Bausteine für Investitionsentscheidungen gelten: Geduld und Risikoneigung. Geduld beschreibt dabei die Bereitschaft, auf einen größeren Gewinn in der Zukunft zu warten. Risikoneigung beziehungsweise Risikoaversion steht für die Abwägung zwischen sicheren, verlässlichen Ergebnissen und unsicheren, potenziell besseren, aber auch verlustbehafteten Alternativen.
Methodisch setzt die Studie auf ein Design, das genau an der Schwachstelle vieler früherer Untersuchungen ansetzt: Wie misst man diese Präferenzen wirklich, bevor Bildungswege feststehen? Das Forscherteam testete die Teilnehmenden kurz vor der Bewerbung um einen Hochschulplatz. In Dänemark konnten die Wissenschaftler dabei auf ein Umfeld zurückgreifen, das finanzielle Engpässe bei der Studienwahl deutlich reduziert: Das Studium ist dort gebührenfrei, zudem erhalten Studierende monatliche staatliche Stipendien zur Deckung der Lebenshaltungskosten, unabhängig vom Familienhintergrund. Für die Auswertung bedeutet das weniger Verzerrung durch Kreditlimits. Die Studiengruppe bestand aus 3.132 jungen Erwachsenen, die 2018 im Alter von 18 und 19 Jahren aus Bevölkerungsregistern rekrutiert wurden. Berücksichtigt wurden Personen, die die Oberstufe abgeschlossen hatten, über offizielle Noten aus der neunten Klasse verfügten und sich für Programme bewarben, die mindestens zehn Bewerbungen aus dem Sample aufwiesen. Insgesamt verteilten sich die Bewerbungen auf 76 Bildungsoptionen: 72 Hochschulstudiengänge sowie vier Schulpfade.
Die Präferenzen wurden anschließend über ökonomisch geprägte Experimente erhoben. Für Geduld führten die Forschenden eine Online-Aufgabe mit 16 finanziellen Entscheidungen durch: In jeder Runde konnten die Teilnehmenden Geld entweder früher erhalten oder einen Teil davon später gegen mehr aufschieben, etwa mit einer Verzögerung von acht Wochen statt 16 Wochen. Die Verzögerungen und Zinsen variierten zwischen den Entscheidungen. Eine dieser Entscheidungen wurde zufällig ausgewählt und tatsächlich ausgezahlt; die durchschnittliche Auszahlung lag bei etwa 250 dänischen Kronen (ungefähr 40 US-Dollar), die auf das Mobiltelefon der Teilnehmenden überwiesen wurden. Aus dem durchschnittlichen Sparverhalten berechneten die Autoren eine Rangposition auf einer Skala von 1 bis 100. Für Risikoaversion kam eine zweite Aufgabe mit 15 Szenarien zum Einsatz: Die Teilnehmenden konnten Geld entweder sicher behalten oder in eine Lotterie investieren, die die Chance auf einen höheren Ertrag bot, aber auch das Risiko eines Verlusts einschloss. Auch hier wurde aus der Entscheidung, wie viel im sicheren Modus gehalten wurde, eine Prozentil-Rangordnung (1 bis 100) abgeleitet.
Im nächsten Schritt verknüpften die Forschenden diese experimentellen Rangwerte mit administrativen Daten. Sie nutzten dabei den dänischen zentralisierten Zulassungsprozess, um jeweils die erste Priorität der Bewerbung dem passenden Programm zuzuordnen. Jede Option charakterisierten sie dann über mehrere Parameter: offizielle Studiendauer sowie typische jährliche Einkommensentwicklung der Absolventinnen und Absolventen. Grundlage waren Steuerdaten von rund 330.000 Personen, geboren zwischen 1975 und 1980. Dazu kamen Kennzahlen zur Varianz der Einkommen und zum Anteil derjenigen, die am Ende in der unteren Einkommensgruppe landeten, konkret im „unteren Fünftel“ der Verdiener. Die Kernauswertung vergleicht folglich Programme nicht nur über ihre formalen Eigenschaften, sondern über die Präferenzen der Personen, die sich dorthin „passend“ sortieren.
Die Zusammenhänge sind dabei statistisch klar, auch wenn sie nach Kontrolle weiterer Faktoren abnehmen. Schon in den Rohvergleichen gilt: Ein 10-Prozentil-Unterschied in der durchschnittlichen Geduld der Bewerbenden korrespondiert mit Programmen, die fast eineinhalb Jahre länger dauern und eine um 2,4 Prozentpunkte höhere jährliche Wachstumsrate des Einkommens bieten. Bei Risikoaversion zeigt sich ein ähnliches Bild, nur mit anderer Richtung: Programme, die mehr risikoaverse Bewerbende anziehen, haben vor den Anpassungen weniger Absolventinnen und Absolventen im unteren Einkommensfünftel. Ein 10-Prozentil-Unterschied in Risikoaversion entspricht dabei einem um 6,2 Prozentpunkte niedrigeren Anteil von Geringverdienenden, verglichen mit einem durchschnittlichen Anteil von 9,9 % über alle beworbenen Programme. Selbst nachdem die Autoren zusätzlich Schulnoten, Bildung und Einkommen der Eltern, Geschlecht sowie Migrationshintergrund einbezogen hatten, bleiben die Beziehungen erkennbar: Geduld hängt dann noch mit etwas längeren Programmen zusammen, Risikoaversion mit einem geringeren Anteil an Niedrigverdienern – die Effekte werden jedoch kleiner.
Besonders interessant ist, dass Risikoaversion nicht nur mit „kürzeren und sichereren“ Wegen assoziiert ist, sondern in den Modellen auch unerwartet mit längerer Studiendauer und höherem Einkommenswachstum einhergeht. Das lässt sich, wie Ernst Fehr in der Studie begründet, dadurch erklären, dass risikoaverse Personen offenbar nicht automatisch „gegen Universität“ wählen, sondern innerhalb des Universitätsangebots nach Profilen suchen, bei denen das Abwärtsrisiko in der Einkommensverteilung geringer ist und die Streuung der Verdienste kleiner ausfällt. Wenn länger laufende, wachstumsstarke Programme gleichzeitig eine relativ niedrige Wahrscheinlichkeit sehr niedriger Einkommen und damit bessere Arbeitsmarktpfade versprechen, können sie für Risikoaverse trotzdem attraktiv werden. Im ökonomischen Rahmen bedeutet das: Präferenzen wirken als Sortiermechanismus, der Bildungsinvestitionen in einem Spektrum platziert, statt nur als allgemeine Abneigung gegen Unsicherheit.
Für die Einordnung der praktischen Bedeutung liefert die Studie zudem einen Vergleich zur Rolle von Noten. Patience beziehungsweise Geduld ist demnach deutlich weniger vorhersagekräftig für die Studiendauer als schulische Leistungsindikatoren, in der Arbeit wird die Größenordnung als „etwa ein Viertel“ der Vorhersagewirkung von Noten beschrieben. Beim Vermeiden von Programmen mit vielen Geringverdienern erreicht Risikoaversion hingegen eine ähnliche Vorhersagekraft wie die Noten – und sogar etwa doppelt so viel, wenn es darum geht, Programme zu meiden, in denen die Einkommen besonders stark streuen. Heißt: Wer sich eher sicherheitsorientiert entscheidet, unterscheidet sich nicht nur in der „Zielgröße“ Zukunftsertrag, sondern auch darin, wie stark er oder sie Schwankungsrisiken bewertet. Gleichzeitig betonen die Autoren die Grenzen der Interpretation: Das Design erlaubt vor allem Vorhersagen, nicht den eindeutigen Schluss auf Ursache-Wirkung im Sinne eines manipulierbaren Persönlichkeitsmerkmals. Die Auswertungen stützen damit eher die These, dass psychologische Bewertungsmechanismen im Auswahlprozess mitschwingen, als dass eine einzelne Präferenz die Studienwahl direkt „triggert“.
Damit rückt eine übergreifende Frage für Bildungspolitik und Hochschulberatung in den Fokus: Wenn psychologische Diversität das Muster der Bildungswege messbar mitprägt, dann reichen einheitliche finanzielle Anreize oder die reine Betonung akademischer Leistungswerte möglicherweise nicht aus. Programme, die lediglich „mehr Chancen“ versprechen, könnten bei risikoaversen Personen zwar höhere Einschreibequoten erzeugen, ohne automatisch die Passung zu der erwarteten Einkommensstreuung zu adressieren. Umgekehrt könnte eine zielgerichtete Beratung, die den Unterschied zwischen erwarteter Rendite und möglichem Abwärtsrisiko verständlich macht, die Auswahl stärker in Richtung der individuellen Präferenzen ausbalancieren. Für Unternehmen und den späteren Arbeitsmarkt bedeutet das: Wenn Bildungspfade teilweise aus Präferenzen entstehen, dann spiegelt die Alterskohorte nicht nur unterschiedliche Qualifikationen wider, sondern auch unterschiedliche Risikomodelle – und damit potenziell unterschiedliche Erwartungen an Karriereverläufe.
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