50 PERSONALquarterly 02 / 22 NEUE FORSCHUNG_TEAMPERFORMANCE Zweitens weist das Einkommensniveau des Herkunftslands den Zuwanderern automatisch einen hohen oder niedrigen Status in der Gesellschaft des Aufnahmelands zu und beeinflusst damit die Wahrnehmung der einheimischen Kollegen ihnen gegenüber (siehe Stereotype Content Model von Fiske et al., 2002). Bürger wohlhabenderer Länder werden imAllgemeinen als nicht sehr warmherzig, aber sehr kompetent wahrgenommen und umgekehrt. In der Schweiz bspw. werden deutsche Arbeitnehmer als kompetent, aber als nicht sehr warmherzig angesehen, während Einwanderer aus dem Balkan eher als warmherzig und nicht als kompetent eingeschätzt werden (Binggeli et al., 2014). Folglich kann die Voreingenommenheit in Bezug auf Sympathie/Warmherzigkeit gegenüber Zuwanderern aus diesen bestimmten Ländern die Beziehung zwischen der einheimischen Gruppe und den verschiedenen Untergruppen von Zuwanderern in der Arbeitsgruppe beeinflussen und sich somit auf die Produktivität des Teams auswirken. Beschreibung der empirischen Studie Die Daten für die empirische Studie wurden von einem großen Schweizer Unternehmen aus der Logistikbranche zur Verfügung gestellt. Abgesehen von Personalstammsätzen erhebt das Unternehmen jährlich Daten über die Leistung der Arbeitsgruppe mittels quantifizierter Kennzahlen. Um sich einem kausalen Test des Zusammenhang anzunähern, stammen die unabhängigen (Anteil der Migranten) und moderierenden Variablen (überwiegende Präsenz von Migranten aus Länder mit verschiedenen Einkommen) aus dem Erhebungszeitpunkt 2018 (T0), während die Ergebnisvariable, das heißt die Teamproduktivität, aus dem Jahr 2019 (T1) stammt. Die Teamproduktivität wurde bereits auf Teamebene als der Output geteilt durch die benötigte Zeit gemessen. Die Aufgaben im Team können als Routine bezeichnet werden, während die Teamarbeit aus einer lockeren Koordination besteht. Infolgedessen ist die Teamproduktivität eher eine Ansammlung von Einzelleistungen als kollaborative Arbeit. Alle Mitarbeiter ohne Schweizer Nationalität wurden als Migranten behandelt. Der Anteil der Migranten im Team wurde auf Teamebene als prozentualer Anteil von Nichtschweizern in jedem Team aggregiert. Teammitglieder mit Migrationshintergrund wurden auf der Grundlage des Einkommens ihres Herkunftslands geclustert. Anhand der Daten der Weltbank über das Bruttonationaleinkommen (BNE) pro Kopf, wurden die Migranten in drei Gruppen eingeteilt: Herkunftsländer mit sehr hohem Einkommen (über dem EU-Durchschnitt von 29.281 Euro), mit hohem Einkommen (10.216-29.281 Euro) und mit mittlerem und niedrigem Einkommen (unter 10.216 Euro). Das letzte Cluster ist eine Kombination aus zwei Klassifikationen der Weltbank, da die Grundgesamtheit dieser Länder in der Stichprobe sehr klein war. Für jedes Team wurde geschätzt, welche Gruppe von Migranten aus welchem Herkunftsland in Teams mit zugewanderten Arbeitnehmern dominieren würde. Entsprechend würden Dummy-Variablen (0/1) kodiert, auf die sich die Moderationsanalyse stützte. Die endgültige Stichprobe bestand aus 629 Teams mit insgesamt 10.777 Personen. Die Probanden waren überwiegend männlich (57 %), hatten ein Durchschnittsalter von 48 Jahren sowie eine durchschnittliche Betriebszugehörigkeit von 20 Jahren. Migrantische Probanden hatten ein Durchschnittsalter von 42 Jahren und eine durchschnittliche Betriebszugehörigkeit von 11 Jahren. 227 Teams bestanden ausschließlich aus Schweizer Staatsangehörigen, 443 Teams hatten mindestens einen ausländischen Mitarbeiter. Dennoch waren die meisten Teams mehrheitlich schweizerisch, nur 7 Teams hatten eine Mehrheit von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern mit Migrationshintergrund. Ergebnisse der Studie Die Analyse der Daten wurde mit hierarchischen multiplen Regressionen durchgeführt. In einem ersten Schritt führten wir eine Regression mit unseren Kontrollvariablen durch, nämlich der Demografie, der Teamgröße zu T0 und T1, der Sprache des Kantons, der Art des Gebiets und der Anzahl der Verwaltungsgebiete, für die die Mitarbeiter zuständig waren. Wir haben zusätzlich für die Teamproduktivität zu T0 kontrolliert, da wir davon ausgingen, dass das Niveau der Teamproduktivität zu T1 stark vom ihrem früheren Niveau beeinflusst wird. Von den untersuchten Kontrollvariablen hatten Teamproduktivität zu T0 und Teamgröße zu T0 (aber nicht zu T1) einen signifikanten positiven Effekt auf Teamproduktivität zu T1, während das ländliche Gebiet und die Anzahl der Verwaltungseinheiten einen signifikanten negativen Effekt hatten (vgl. Abb. 2). Um zu untersuchen, ob die Beziehung zwischen dem Migrantenanteil in Teams und der Teamproduktivität kurvenförmig ist, haben wir den quadratischen Term des Migrationsanteils in die Analyse aufgenommen (vgl. Abb. 2). In Modell 1 (lineare Regression) und Modell 2 (kurvilineare Regression) zeigt sich, Quelle: Eigene Darstellung Abb. 1: Zusammenhang zwischen Migranten in Teams und Teamproduktivität Einkommen des Herkunftslands Anteil der Migranten in Teams Team- produktivität
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