1. bookVolume 75 (2017): Issue 5 (October 2017)
Journal Details
License
Format
Journal
eISSN
1869-4179
First Published
30 Jan 1936
Publication timeframe
6 times per year
Languages
German, English
access type Open Access

Weekend Commuting of Employees in Germany: Analysis of the Mircocensus 1991 to 2012

Published Online: 31 Oct 2017
Volume & Issue: Volume 75 (2017) - Issue 5 (October 2017)
Page range: 413 - 427
Received: 21 Nov 2016
Accepted: 28 Jun 2017
Journal Details
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Format
Journal
eISSN
1869-4179
First Published
30 Jan 1936
Publication timeframe
6 times per year
Languages
German, English
Abstract

Many employees must cope with long distances between their workplaces and residences. While some employees manage these distances via daily commuting, if distances are very large, employees may be required to relocate permanently (sometimes with their families) or to establish second homes closer to their workplaces. A typical form of the latter multi-local living arrangements is for the employee to live in their second home during the week and return to their primary (family) home for the weekend (weekend commute). Using data from the German Microcensus 1991-2012, this paper first examines changes over time in rates of weekend commuting among employees in Germany. Second, it explores socio-demographic characteristics related to weekend commuting and whether gender differences exist. Results show continuously increasing rates of weekend commuting, rising from 0.34% in 1991 to 1.02% in 2008. Weekend commuting has thus approximately tripled, with a total of 339,000 weekend commuters in 2008. The number of impacted individuals doubles if weekend commuters’ partners and children are also considered. In contrast to the long-term trend, in 2012, reported rates of weekend commuting declined. We discuss how this drop may reflect a methodological bias rather than true decreases in weekend commuting. We observed gender differences in the factors contributing to weekend commuting, most notably the impacts of family living arrangements and occupational status. Compared to previous investigations of weekend commuting, the large sample size of the current analyses permitted identification of more nuanced relations among gender, age, geographic region, and other factors influencing weekend commuting choices.

Keywords

Hintergrund und Fragestellung

Es wird angenommen, dass die räumlichen Mobilitätsanforderungen auf dem Arbeitsmarkt und damit das tatsächliche berufsbezogene räumliche Mobilitätsgeschehen in den vergangenen Jahren und Jahrzehnten zugenommen haben (z. B. Castells 1996; Callaghan 1997; Sennett 2000; Urry 2007).

Unter den Bezeichnungen „peak travel“ bzw. „peak car“ wird die These vertreten, dass sich in den Industrienationen das langjährige positive Wachstum im Personenverkehr, insbesondere im motorisierten Individualverkehr, zuletzt abgeschwächt und teilweise umgekehrt haben könnte (z. B. Goodwin 2012). Dieser allgemeine Trend widerspricht allerdings nicht Befunden, wonach es in Teilbereichen des räumlichen Mobilitätsverhaltens zu Zuwächsen gekommen sein könnte.

Die räumliche Mobilität lässt sich dabei in zwei Grundformen unterscheiden (z. B. Limmer/Schneider 2008; Schneider/Rüger/Ruppenthal 2016): zum einen in (Umzugs-)Mobilität bzw. Migration und zum anderen in zirkuläre (Pendel-)Mobilität. Man spricht im Allgemeinen von (Umzugs-)Mobilität bzw. Migration, wenn eine (dauerhafte) Verlagerung des Lebensmittelpunktes erfolgt. Zirkuläre räumliche Mobilität hingegen umfasst alle Formen, bei denen periodisch an den Ausgangspunkt der Mobilität zurückgekehrt wird. Dabei scheint die angesprochene Mobilitätsdynamik überwiegend auf zirkuläre Formen räumlicher Mobilität wie tägliches oder wöchentliches Berufspendeln zurückzugehen (vgl. Schneider/Meil 2008). Sind Entfernungen zwischen dem Wohn- und dem Arbeitsort bis zu einem gewissen Punkt mit täglichem Pendeln überbrückbar, machen sehr große Distanzen ein (Familien-)Umzug oder eine Zweitunterkunft in der Nähe des Arbeitsortes notwendig. In letzterem Falle besteht dann ein bilokales Wohnarrangement, wobei sich die erwerbstätige Person in der Regel unter der Woche am Zweitwohnsitz und an den Wochenenden am Hauptwohnsitz aufhält (Wochenendpendeln). In der Literatur findet sich hierzu auch der Begriff „Shuttler“ (Limmer/Schneider 2008: 32). Als Shuttler werden Personen bezeichnet, die eine feste Unterkunft in der Nähe des Arbeitsortes unterhalten, von der aus sie die Arbeitsstätte aufsuchen, wobei über den Rhythmus des Pendelns zwischen Haupt- und Nebenwohnsitz zunächst bewusst keine Festlegung getroffen wird. Untersuchungen zeigen, dass rund vier Fünftel der Shuttler in einem wöchentlichen Rhythmus zurück an den Hauptwohnsitz pendeln (Lück/Ruppenthal 2010: 54), wovon wiederum eine Mehrheit hierfür die Wochenenden nutzen dürfte. Aus der Perspektive des multilokalen Wohnens handelt es sich hierbei um Formen (erwerbsbedingter) residenzieller Multilokalität, worunter Wohn- und Lebensformen verstanden werden, die sich durch die Nutzung von mindestens zwei Wohnsitzen bzw. Unterkünften auszeichnen, wodurch sich wiederum bestimmte Muster der An- und Abwesenheit sowie des Pendelns bzw. der Mobilität zwischen diesen Orten ergeben (vgl. z. B. Weichhart/Rumpolt 2015; Wood/Hilti/Kramer et al. 2015). Es wird vermutet, dass das Wochenendpendeln zunehmend (Familien-)Umzüge ersetzt haben könnte (vgl. Green/Hogarth/Shackleton 1999; Schneider/Limmer/Ruckdeschel 2002; van der Klis/Mulder 2008).

So ist beispielsweise bei der Umzugsmobilität innerhalb Deutschlands in den vergangenen 20 Jahren eine weitgehende Stagnation zu beobachten. Waren 1996 noch knapp 4,0 Mio. Personen über Gemeindegrenzen hinweg umgezogen, ging diese Zahl bis 2006 auf rund 3,6 Mio. leicht zurück, um dann bis 2014 wieder auf knapp 4,0 Mio. anzusteigen (Statistisches Bundesamt 2016: 49).

Die Gründe für diese Entwicklungen sind vielfältig. Neben einer allgemeinen Verbesserung der Verkehrsinfrastruktur sind insbesondere tiefgreifende Veränderungen im Erwerbssystem sowie im Bereich der Familien und Partnerschaften zu nennen (vgl. Schneider/Rüger/Ruppenthal 2016). Zum einen forciert der Strukturwandel zur Dienstleistungs- und wissensbasierten Gesellschaft die Entstehung und Verbreitung von Tätigkeiten, die ein hohes Maß an räumlicher Flexibilität erforderlich machen (vgl. z. B. Strambach/Kohl 2015). Ein Beispiel ist die zunehmende Verbreitung von Projektarbeit und – damit verbunden – Erwerbsbiografien, die von wechselnden Arbeitsorten und Projektzusammenhängen geprägt sind (vgl. Hardill/Green 2003). Zum anderen spielt in diesem Kontext der Anstieg der Berufsorientierung bei Frauen und damit der Doppelkarrierepaare sowie der Wandel der Geschlechterrollen und der Aushandlungsprozesse innerhalb von Paaren eine wichtige Rolle (vgl. Reuschke 2010a). Anders als in der Vergangenheit sind viele Frauen heute nicht mehr selbstverständlich bereit, mit ihrem Partner gemeinsam umzuziehen, sollte dieser ein berufliches Angebot in einer anderen Region wahrnehmen wollen. Die eigene Berufskarriere steht dem zunehmend entgegen (vgl. Green 1995; van der Klis/Mulder 2008). Paare, insbesondere solche, in denen beide Partner einer Berufskarriere nachgehen, dürften daher vermehrt zirkuläre Formen von Mobilität wie tägliches oder wöchentliches Pendeln wählen, um Privat- und Berufsleben (beider Partner) besser vereinbaren zu können (vgl. Hardill/Green/Dudleston et al. 1997).

Diese Überlegungen sprechen insgesamt für eine Zunahme des erwerbsbezogenen Wochenendpendelns

Im Folgenden wird der besseren Lesbarkeit wegen von Wochenendpendeln gesprochen, wobei damit jegliche Arrangements gemeint sind, die dadurch gekennzeichnet sind, dass von einem Nebenwohnsitz aus zur Arbeitsstelle gependelt wird und der Hauptwohnsitz in bestimmten Rhythmen – zumeist in der Freizeit – aufgesucht wird (zu Begriffen, Definitionen und Abgrenzungen vgl. auch Hackl 1992).

in den vergangenen Dekaden.

Das tägliche Berufspendeln ist nicht Gegenstand dieses Beitrags (vgl. dazu z. B. Statistisches Bundesamt 2005a; Rüger/Feldhaus/Becker et al. 2011).

Dennoch liegt zum Wochenendpendeln in Deutschland bislang nur eine begrenzte Anzahl Studien vor (vgl. Reuschke 2010b: 109). Der Beitrag untersucht daher folgende Fragen: Wie hat sich die Verbreitung des Wochenendpendelns in Deutschland im Zeitverlauf entwickelt? Welche soziodemographischen, berufs- und raumbezogenen Merkmale haben einen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit des Wochenendpendelns? Bestehen diesbezüglich Unterschiede nach Geschlecht?

Der Beitrag gliedert sich wie folgt: Das zweite Kapitel gibt zunächst einen Überblick über den Stand der Forschung. Anschließend werden in Kapitel 3 die verwendeten Daten, das Vorgehen hinsichtlich der Operationalisierung des Wochenendpendelns sowie die durchgeführten Analysen erläutert. In Kapitel 4 werden die Ergebnisse zur Verbreitung und den Einflussfaktoren des Wochenendpendelns präsentiert. Schließlich folgen eine Zusammenfassung und Diskussion der Befunde in Kapitel 5.

Forschungsstand

Die Motive der Entscheidung zum Wochenendpendeln bzw. zur Aufnahme eines erwerbsbedingten bilokalen Wohnarrangements wurden bislang verschiedentlich untersucht. Demnach wird das Wochenendpendeln mehrheitlich als vorübergehende Lösung angesehen, wohingegen eine Minderheit darin ein permanentes Arrangement sieht (Lück/Ruppenthal 2010). Das Wochenendpendeln dürfte insbesondere in der Phase des Berufseinstiegs zur Überbrückung von Unsicherheit praktiziert werden, beispielsweise bei befristeten Arbeitsverträgen (Schneider/Limmer/Ruckdeschel 2002; Reuschke 2010a). Wochenendpendeln bedeutet für die mobilen Personen zunächst einen ständigen Wechsel zwischen zwei Lebenswelten (zur Frage der lokalen Identifikation vgl. z. B. Petzold 2013a) und kann zu einem Gefühl der Heimatlosigkeit führen (Rüger/Ruppenthal 2010). Für die mobilen Personen und deren Familien ist diese Lebensform mit wiederkehrenden räumlichen Trennungen verbunden. Als Nachteile werden von den mobilen Personen vor allem die mangelnde Zeit mit dem Partner und den Kindern und die Angst vor Entfremdung, eine als unzureichend empfundene Beteiligung an der Hausarbeit am gemeinsamen Hauptwohnsitz sowie die mit den beiden Haushalten und der Mobilität verbundenen finanziellen Kosten gesehen. Als Vorteile werden unter anderem die verbesserten Berufs- und Einkommenschancen, die größeren individuellen Freiräume sowie die als intensiver empfundene gemeinsam verbrachte Zeit mit dem Partner genannt (Schneider/Limmer/Ruckdeschel 2002; Reuschke 2010a; Rüger/Ruppenthal 2010).

In der Literatur finden sich sowohl zur Verbreitung und zeitlichen Entwicklung als auch zur Soziodemographie des Wochenendpendelns – je nach Datenbasis, Zeitbezug und Operationalisierung – unterschiedliche, teilweise widersprüchliche Befunde. Eine Studie aus dem Jahr 1968 kam auf der Basis einer regionalen Untersuchung in mehreren Landkreisen im Bayerischen Wald unter der Gruppe der Arbeiter zu dem Ergebnis, dass vor allem gering qualifizierte Männer aus strukturell schwachen Regionen das Wochenendpendeln praktizierten (Lutz/Kreuz 1968: 55). Diese waren überwiegend in der Baubranche tätig und sahen das Pendelarrangement mehrheitlich als eine dauerhafte Lösung an. Das Statistische Bundesamt veröffentlichte 1966 Ergebnisse einer Zusatzerhebung zum Mikrozensus von 1964, die – einschließlich der Auszubildenden – auf eine Zahl von rund 420.000 Wochenendpendlern in der Bundesrepublik kam, wobei diese deutlich häufiger der Gruppe der Angestellten und Beamten als derjenigen der Arbeiter entstammten (Statistisches Bundesamt 1966: 436). Für Anfang und Mitte der 1990er-Jahre existieren eine Reihe von Untersuchungen zu sogenannten Westpendlern, also Personen, die ihren Wohnsitz in den neuen Bundesländern oder in Ostberlin hatten, deren Arbeitsstätte sich jedoch in Westdeutschland bzw. Westberlin befand (z. B. Wagner 1992; Sandbrink/Schupp/Wagner 1994). Hierbei zeigte sich ein überproportional hoher Männeranteil, eine im Vergleich eher geringe bis mittlere Bildung sowie ein geringeres Alter im Vergleich zu den Nicht-Westpendlern. Bei diesen Analysen zur Soziodemographie der Pendler wurde allerdings in der Regel nicht zwischen täglichen und wöchentlichen Pendlern unterschieden. Befunde einer Studie aus dem Jahr 2007, für die Personen im Alter zwischen 25 und 54 Jahren in sechs europäischen Ländern befragt wurden, zeigen, dass Wochenendpendler überwiegend vollzeiterwerbstätige Familienväter und zwischen 35 und 45 Jahren alt sind (Lück/Ruppenthal 2010: 59 ff.). Aus der Studie geht auch hervor, dass knapp über die Hälfte der Wochenendpendler in einer Zweiverdiener-Partnerschaft leben und immerhin 22 % derzeit keinen festen Partner haben. Was das Bildungsniveau anbelangt, unterscheiden sich die Wochenendpendler hingegen kaum von nicht mobilen Erwerbstätigen. Die Studie ergab einen Anteil von Wochenendpendlern an der erwerbstätigen Bevölkerung von rund einem Prozent (Lück/Ruppenthal 2010: 48; vgl. auch Rüger/Feldhaus/Becker et al. 2011).

Buch (2006) untersuchte die soziodemographischen Merkmale von Wochenendpendlern mit den Daten des Sozioökonomischen Panels von 2003, wobei auch Auszubildende berücksichtigt wurden. Demnach sind Wochenendpendler häufiger männlich, leben häufiger mit einem festen Partner in einem gemeinsamen Haushalt, haben häufiger hohe Bildungsabschlüsse und Einkommen und sind häufiger in der Altersgruppe der unter 35-Jährigen zu finden. Eine vergleichende Untersuchung auf der Grundlage regionaler Stichproben zwischen Fernwanderern und Personen, die aus beruflichen Gründen zwischen zwei Wohnsitzen pendeln, ergab, dass Letztere im Vergleich zu Ersteren deutlich häufiger männlich waren, seltener mit einem Partner und/oder Kindern unter sechs Jahren im Haushalt lebten, eine höhere Qualifikation hatten sowie weit häufiger Wohneigentum besaßen (Reuschke 2010b). Ein Vergleich mit nicht mobilen Personen wurde nicht vorgenommen. Gräbe und Ott (2003: 30 f.) kamen anhand von Daten aus einer Befragung von 10.000 Haushalten im gesamten Bundesgebiet aus dem Jahr 2003 zu dem Ergebnis, dass in 4,3 % dieser Haushalte Wochenendpendler lebten. Männer sind hierbei deutlich überrepräsentiert, genauso wie höher Gebildete und Personen aus den ostdeutschen Bundesländern. Dittrich-Wesbuer, Föbker und Sturm (2015) ermittelten anhand von Surveydaten einen Anteil von 3,4 % an Personen in Deutschland, die mindestens eine weitere Wohnung nutzen. Unter diesen Personen mit mehreren Wohnungen sind die unter 35-Jährigen, Männer sowie Ledige überproportional häufig vertreten. Zudem haben Personen mit mehreren Wohnsitzen ein überdurchschnittliches Bildungsniveau. Mit Daten der Einkommens- und Verbrauchsstichprobe bestimmten Dittrich-Wesbuer und Kramer (2014) Anteile von Haushalten mit berufs- oder ausbildungsbezogenen Zweitwohnsitzen für die Jahre 2003, 2008 und 2013. Demnach hatte sich der Anteil dieser Haushalte von 2,2 % in 2003 auf 2,8 % in 2008 und weiter auf 3,0 % in 2013 erhöht. Für alle drei Jahre war ein höherer Anteil an Haushalten in Ostdeutschland gegenüber Westdeutschland zu erkennen, der jedoch von 2008 auf 2013 rückläufig war. Mit Daten des Mikrozensus von 2004 konnte gezeigt werden, dass 60 % der Wochenendpendler männlich sind und sich sowohl unter den männlichen als auch den weiblichen Wochenendpendlern überdurchschnittlich häufig Erwerbstätige in Führungspositionen befinden (Statistisches Bundesamt 2005b). Weiterhin ergaben die Befunde, dass die 15- bis unter 35-Jährigen allein rund 55 % aller Wochenendpendler ausmachten.

In der Untersuchung wurden auch Auszubildende berücksichtigt, deren Anteil unter den Wochenendpendlern rund 12 % betrug. In der Folge dürften die Anteile an Personen unter 35 Jahren und mit weiblichem Geschlecht vergleichsweise hoch ausgefallen sein, da Jüngere und Frauen unter den Wochenendpendlern in Ausbildung wiederum überproportional häufig vertreten sind.

Die Zahl der hierbei identifizierten Wochenendpendler wurde für 1996 mit 320.000 und für 2004 mit 357.000 angegeben, was einer Steigerung um 12 % entspricht (Statistisches Bundesamt 2005a: 61).

In Bezug auf berufsbezogene Merkmale ist zu vermuten, dass die Wahrscheinlichkeit des Wochenendpendelns mit der Beschäftigungsdauer abnimmt. Hier liegt die Überlegung zugrunde, dass bei neu aufgenommenen Beschäftigungsverhältnissen zu Beginn – beispielsweise aufgrund einer Probezeit – eine gewisse Unsicherheit vorliegt, sodass auch bei weit entfernten Arbeitsorten nicht immer ein sofortiger Umzug in Erwägung gezogen, sondern das Wochenendpendeln zunächst als Übergangslösung praktiziert wird. Diese Überlegungen treffen zudem auf befristete Beschäftigungsverhältnisse zu. Hiervon dürften insbesondere Berufseinsteiger betroffen sein (vgl. Reuschke 2010a). Vorliegende Studien bestätigen, dass Wochenendpendler im Vergleich zu den übrigen Beschäftigten überdurchschnittlich häufig einen befristeten Arbeitsvertrag haben (Buch 2006; Lück/Ruppenthal 2010). Hinsichtlich der Verbreitung des Wochenendpendelns innerhalb verschiedener Berufsgruppen zeigen vorliegende Befunde, dass dieses besonders häufig von Soldaten praktiziert wird (Collmer 2005). Bisherige Untersuchungen zur regionalen Verortung von Wochenendpendlern konzentrierten sich häufiger auf Vergleiche zwischen Ost- und Westdeutschland (z. B. Statistisches Bundesamt 2005a) und vereinzelt zwischen Bundesländern (Gräbe/Ott 2003). Demnach pendelten diese Wochenendpendler überproportional häufig aus den ostdeutschen Bundesländern in die wirtschaftlich starken Bundesländer Bayern und Baden-Württemberg. Es kann jedoch vermutet werden, dass die Herkunftsregionen beispielsweise auch hinsichtlich der siedlungsstrukturellen Typen einen Einfluss auf die Verbreitung des Wochenendpendelns haben. Hier könnten unter anderem Unterschiede aufgrund verschiedener struktureller Merkmale wie Arbeitsplatzdichte oder Verkehrsinfrastruktur eine Rolle spielen.

Die vorliegende Untersuchung überprüft die bestehenden Befunde, geht jedoch in vielen Punkten über den Forschungsstand hinaus. Wurde bislang häufig auf spezifische Gruppen, wie beispielsweise Personen in Partnerschaften oder Familien (z. B. Green 1995; Green/Hogarth/ Shackleton 1999; van der Klis/Mulder 2008) fokussiert (vgl. Reuschke 2010b: 111), ist es das Anliegen dieser Untersuchung, eine möglichst große Heterogenität bezüglich Merkmalen wie Alter, Lebensformen oder regionale Herkunft zu berücksichtigen. Hierfür wird mit dem Mikrozensus auf Daten zurückgegriffen, die in puncto Repräsentativität den meisten bisher verwendeten überlegen sind. Darüber hinaus erlauben vergleichsweise hohe Fallzahlen erstmalig sehr differenzierte multivariate Analysen zu den soziodemographischen, berufsbezogenen sowie räumlichen Faktoren des Wochenendpendelns. Diese Analysen werden zudem getrennt nach Geschlecht durchgeführt, um eventuelle Unterschiede zwischen Männern und Frauen aufzudecken. Der Forschungsstand verweist zwar darauf, dass das Wochenendpendeln deutlich männerdominiert ist; es stellt sich allerdings die Frage, ob bei Männern und Frauen jeweils die gleichen oder aber andere Merkmale mit dieser Mobilitätsform verknüpft sind. Zudem wird erstmals für den gesamten Zeitraum 1991 bis 2012 die Verbreitung des Wochenendpendelns, differenziert nach Ost und West sowie nach Männern und Frauen, anhand von vergleichbaren Trenddaten untersucht.

Daten und Methoden
Daten

Als Datenbasis dient der amtliche Mikrozensus

Verwendet wurde der komplette Mikrozensusdatensatz (nicht die Dateien zur wissenschaftlichen Nutzung (Scientific Use Files)), sodass alle verfügbaren Fälle genutzt werden konnten.

für den Zeitraum nach der deutschen Wiedervereinigung. Das Pendelverhalten von erwerbstätigen Personen wurde 1991 sowie seit 1996 in vierjährigem Rhythmus erfasst. Im Vergleich zu anderen bevölkerungsrepräsentativen Surveys, aus denen das Wochenendpendeln zwar identifiziert werden kann, aber aufgrund der geringen Fallzahlen keine tiefergehenden Analysen hinsichtlich soziodemographischer Merkmale möglich sind, bietet der Mikrozensus durch vergleichsweise hohe Fallzahlen die Möglichkeit umfangreicher und belastbarer Analysen. Zudem sind aufgrund der verpflichtenden Teilnahme die Antwortausfälle (Non-Response) sehr gering. Die Fallzahl für die untersuchte Gruppe der erwerbstätigen Bevölkerung im Alter von 15 bis 64 Jahren beläuft sich beispielsweise für das Jahr 2008 auf 270.540 Personen (gewichtet: 333.284).

Die Gewichtung im Mikrozensus hat zwei Funktionen: Erstens erfolgt eine Kompensation von Befragungsausfällen, zweitens wird eine Anpassung an die Randverteilung der Bevölkerungsfortschreibung über die Merkmale Geschlecht, Nationalität und Alter sowie zusätzlich eine Anpassung bei Zeit- und Berufssoldaten einschließlich Bundes- und Bereitschaftspolizei sowie Grundwehrdienstleistenden vorgenommen (vgl. Afentakis/Bihler 2005). Um den Gewichtungsfaktor ohne Hochrechnung zu erhalten, wurden die Personenhochrechnungsfaktoren durch den Durchschnitt (arithmetisches Mittel) aller Hochrechnungsfaktoren dividiert. Da der Mikrozensus eine 1-%-Stichprobe darstellt, erhält man als durchschnittlichen Hochrechnungsfaktor entsprechend den Wert 100.

Personen, die sich noch in einer Ausbildung befanden, studierten oder einen Wehr-, Zivil- bzw. Freiwilligendienst leisteten, wurden nicht betrachtet. Damit soll eine Fokussierung auf diejenigen Personen erfolgen, bei denen berufsbezogene und nicht ausbildungsbezogene Motive zum Wochenendpendeln im Vordergrund stehen.

Es ist anzunehmen, dass sich die Gruppe der Auszubildenden in Bezug auf viele Merkmale deutlich von der Gruppe der sonstigen Erwerbstätigen unterscheidet, was eine Interpretation der Befunde aufgrund der Heterogenität erschweren würde.

Da im Mikrozensus für Personen, die an einem Nebenwohnsitz befragt wurden, keine Informationen zur Haushaltssituation am Hauptwohnsitz verfügbar sind, wurden für die folgenden Analysen ausschließlich Personen betrachtet, bei denen die Befragung am Hauptwohnsitz stattfand, um auch Informationen über mögliche Partner und/oder Kinder am Hauptwohnsitz zu erhalten.

Die Untersuchung der soziodemographischen Merkmale der Wochenendpendler (siehe unten) erfolgte anhand der Daten für das Jahr 2008, da diejenigen für das aktuellere Jahr 2012 – zumindest hinsichtlich der Zahl der Wochenendpendler – als weniger valide einzuschätzen sind und geringere Fallzahlen aufweisen.

Die Analysen mit den Daten von 2008 wurden jedoch mit den aktuelleren Daten von 2012 repliziert (mit Ausnahme des Merkmals „Kreistypen“, das in dieser Form für 2012 nicht vorlag), was zu einem vergleichbaren Ergebnis führte (vgl. Tabelle B im online supplementary material). Lediglich der Anteil der Wochenendpendler in Ostdeutschland ging im genannten Zeitraum von 3,30 auf 1,05 % deutlicher zurück als in Westdeutschland (0,56 auf 0,29 %) (vgl. auch Abbildung 2).

So kommt es zu einem deutlichen Rückgang des ermittelten Anteils der Wochenendpendler von 2008 auf 2012 (vgl. Abbildung 1) wofür in diesem Ausmaß offensichtlich keine inhaltliche Begründung vorliegt. Vielmehr ist anzunehmen, dass dieser Rückgang in Zusammenhang mit der Einführung einer Zweitwohnsitzsteuer in vielen Gemeinden steht (vgl. Sturm/Meyer 2009; Dittrich-Wesbuer/Föbker/Sturm 2015). Zum einen dürften vermehrt Personen ihren bisherigen Zweitwohnsitz, an dem eine Zweitwohnsitzsteuer eingeführt wurde, zum Hauptwohnsitz und den bisherigen Hauptwohnsitz zum Nebenwohnsitz umgemeldet haben, sofern für letzteren keine Zweitwohnsitzsteuer zu zahlen ist. Zum anderen muss angenommen werden, dass die Zahl der nicht angemeldeten Nebenwohnsitze angestiegen ist, welche dann insbesondere bei der Mikrozensusbefragung aufgrund deren Eigenschaft als amtliche Erhebung mit verpflichtender Teilnahme auch nicht angegeben wurden. Eigenen Berechnungen mit dem Mikrozensus zufolge, die für den vorliegenden Beitrag vorgenommen wurden, ging zwischen 2005 und 2012 in Gemeinden ab 50.000 Einwohnern, in denen eine Zweitwohnsitzsteuer eingeführt wurde, die Zahl der (berichteten) Nebenwohnsitze bei Personen im Alter von 15 bis 64 Jahren um fast die Hälfte

Abb. 1

Wochenendpendler nach Geschlecht, 1991 bis 2012 (* Die angegebenen Fallzahlen (N) beziehen sich auf die Zahl der untersuchten Erwerbstätigen insgesamt und sind nicht zu verwechseln mit der in der Abbildung dargestellten hochgerechneten Anzahl der Wochenendpendler in den jeweiligen Jahren). (Quelle: Mikrozensus, eigene Berechnungen)

zurück. Waren es 2005 noch 267.000 Personen mit Nebenwohnsitz, ging diese Zahl bis 2008 auf 212.000 und danach bis 2012 nochmals deutlicher auf unter 150.000 zurück. In vergleichbaren Gemeinden, die jedoch keine Zweitwohnsitzsteuer eingeführt hatten, veränderte sich die Zahl der Personen mit einem Nebenwohnsitz hingegen nur unmerklich von 155.000 in 2005 auf 138.000 in 2012 (2008: 147.000). Zur Untersuchung des zeitlichen Zusammenhangs der Einführung einer Zweitwohnsitzsteuer und der Zahl der Nebenwohnsitze wurde darüber hinaus für große Gemeinden (ab 50.000 Einwohnern) in den Bundesländern Bayern und Baden-Württemberg die Entwicklung der Zweitwohnsitze analysiert. Dabei zeigte sich, dass – entsprechend der verstärkten Einführung der Zweitwohnsitzsteuer – für Gemeinden in Bayern der Rückgang bei den Nebenwohnsitzen hauptsächlich zwischen 2005 und 2008 stattfand, für Gemeinden in Baden-Württemberg hingegen hauptsächlich zwischen 2008 und 2012 (um jeweils mehr als zwei Drittel). In vergleichbaren Gemeinden dieser Bundesländer ohne Zweitwohnsitzsteuer hingegen ergab sich in den Vergleichszeiträumen sogar ein leichter (Baden-Württemberg) bzw. deutlicher (Bayern) Anstieg der Zahl der Nebenwohnsitze.

Hinsichtlich der Verwendung der Daten des Mikrozensus zur Identifikation von Multilokalität wird verschiedentlich einschränkend darauf hingewiesen, dass aufgrund des gesetzlich vorgeschriebenen Charakters nicht immer mit validen Angaben zu Zweitwohnsitzen zu rechnen ist und in der Folge die Zahl der Wochenendpendler generell unterschätzt sein könnte (vgl. Petzold 2013b: 48 sowie Abschnitt 5 im vorliegenden Beitrag). Im Hinblick auf die zeitliche Entwicklung sowie insbesondere die Soziodemographie des Wochenendpendelns spricht hingegen vieles dafür, dass die Daten belastbare Ergebnisse liefern (mit den erwähnten Einschränkungen für das Jahr 2012). Auch die Operationalisierung von Wochenendpendlern beispielsweise im Sozioökonomischen Panel ist mit Einschränkungen behaftet. Demnach liegen für die Wellen nach 2003 keine Informationen zu möglichen Zweitwohnsitzen vor, mit der Folge, dass Wochenendpendler nicht eindeutig von anderen Pendelformen abgegrenzt werden können. Eine Abgrenzung lediglich auf der Basis der Pendelentfernung und der Pendelfrequenz führt dazu, dass vor allem Personen, die weitgehend von zuhause aus arbeiten (Home Office, Telearbeit), fälschlicherweise als Wochenendpendler klassifiziert werden könnten. Zusätzlich können auch teilzeitbeschäftigte Personen und Personen mit wechselnden Arbeitsorten nicht klar von Wochenendpendlern abgegrenzt werden.

Operationalisierung von Wochenendpendlern

Da im Mikrozensus eine explizite Angabe zum Wochenendpendeln nicht vorliegt, wurde dieses durch die Verbindung mehrerer Fragen zum täglichen Berufspendeln und den Wohnverhältnissen hinsichtlich Haupt- und Nebenwohnsitz erfasst. Dieses Vorgehen entspricht demjenigen des Statistischen Bundesamtes (2005a) und ist für den Zeitraum ab 1996 möglich, wobei aktuellste Informationen für das Jahr 2012 vorliegen. Für das Jahr 1991 wurde eine geringfügig abweichende Operationalisierung verwendet, da nur eingeschränkte Angaben dazu vorliegen, ob sich die Arbeitsstätte innerhalb oder außerhalb der Hauptwohnsitzgemeinde befindet.

Somit ist die für dieses Jahr verwendete Abgrenzung etwas weniger restriktiv als für die Jahre 1996 bis 2012, was eher zu einer Unterschätzung eines möglichen Anstiegs beim Wochenendpendeln führt.

Es gilt zu berücksichtigen, dass die Beantwortung einzelner Items zum Pendelverhalten freiwillig erfolgte. Die Non-Response-Rate lag jedoch für den betrachteten Zeitraum und die hier untersuchte Stichprobe bei durchschnittlich 5 %, wodurch der Einfluss auf die Ergebnisse eher gering ausfallen dürfte.

Für die Operationalisierung von Wochenendpendlern im Mikrozensus wurden folgende Items verwendet:

Bewohnen Sie [neben der Wohnung, an dem die Befragung stattfindet] eine weitere Wohnung (auch Zimmer, Unterkunft oder Heim) in der Bundesrepublik Deutschland?

Ist die Wohnung hier Ihre Hauptwohnung?

Die Frage ist mit folgender Anmerkung versehen: „Nach dem Melderechtsrahmengesetz ist die vorwiegend genutzte Wohnung die Hauptwohnung. In Zweifelsfällen ist die Hauptwohnung dort, wo die Familie oder die Lebenspartnerin, der Lebenspartner lebt, d.h. der Lebensmittelpunkt liegt.“.

Suchen Sie Ihre Arbeitsstätte überwiegend von der hiesigen Wohnung aus auf?

Liegt Ihre Arbeitsstätte innerhalb Ihrer [Haupt-]Wohnsitzgemeinde oder in einer anderen Gemeinde desselben Bundeslandes?

Das grundlegende Kriterium für die Einstufung als Wochenendpendler ist die Existenz einer Zweitunterkunft in der Nähe des Arbeitsortes, von der aus in der Regel der Weg zur Arbeitsstätte bestritten wird. Eine explizite Frage, von welchem Wohnsitz aus gependelt wird, enthält der Mikrozensus jedoch nicht. Hierbei wird angenommen, dass Personen, die angeben, nicht vom Hauptwohnsitz aus ihre Arbeitsstätte aufzusuchen, dies vom Nebenwohnsitz aus tun. Nicht als Wochenendpendler gelten dabei innerhalb dieser Gruppe jene Personen, die zwar die beiden genannten Bedingungen erfüllen, deren Arbeitsstätte sich jedoch in der Gemeinde des Hauptwohnsitzes befindet. Die so ermittelten Fallzahlen für Wochenendpendler belaufen sich auf 980 (gewichtet: 1080) für das Jahr 1991 (geringste Fallzahl) und 2730 (gewichtet: 3395) für das Jahr 2008 (höchste Fallzahl).

Analysen

Für die Analysen zu den Faktoren des Wochenendpendelns wurden neben den zentralen soziodemographischen Merkmalen Geschlecht, Alter, Familienstand/Lebensform, Bildungsniveau/Qualifikation

Das Bildungsniveau wurde auf der Basis der internationalen Bildungsklassifikation ISCED-1997 erfasst. Hierbei wurden Level 0 bis 2 (maximal erste Stufe Sekundarbildung) als niedriges, Level 3, 4 und 5b (Abitur und/oder Lehrausbildung und/oder Meister- bzw. Technikerausbildung) als mittleres sowie Level 5a und 6 (Hochschulabschluss, Promotion) als hohes Bildungsniveau definiert.

und (persönliches monatliches Netto-)Einkommen auch berufs- sowie raumbezogene Merkmale berücksichtigt. Im Rahmen der berufsbezogenen Merkmale wurden der Berufsstatus, die Art des Arbeitsvertrages (befristet oder unbefristet) und die Dauer der Betriebszugehörigkeit analysiert. Daneben wurde die regionale Verteilung der Wochenendpendler untersucht. Hierbei wurden zum einen die Herkunftsregionen und zum anderen die siedlungsstrukturellen Typen der Herkunftsregionen näher beleuchtet. Konkret erfolgte eine Unterscheidung nach Ost- und Westdeutschland (bzw. teilweise nach einzelnen Bundesländern) sowie nach Kreistypen

Die Abgrenzung der Kreistypen entspricht derjenigen des Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung, vgl. http://www.bbsr.bund.de/BBSR/DE/Raumbeobachtung/Raumabgrenzungen/SiedlungsstrukturelleGebietstypen/Kreistypen/kreistypen.html (26.04.2017).

. Der Zuschnitt der Kategorien kann Tabelle 1 entnommen werden.

Wochenendpendler nach soziodemographischen Merkmalen und Geschlecht, 2008. (Datenquelle: Mikrozensus 2008, eigene Berechnungen)

Anteile WochenendpendlerBivariate Odds-Ratios

Ergebnisse aus einfachen binär-logistischen Regressionsanalysen (Standardfehler in Klammern)

Adjustierte Odds-Ratios

Ergebnisse aus multiplen binär-logistischen Regressionsanalysen (Standardfehler in Klammern)

MerkmalGesamtMännerFrauenGesamtMännerFrauenGesamtMännerFrauen
Geschlecht
Gesamt1,02%--------
Männer (Ref.)1,47%--1--1--
Frauen0,47%--0,320

Signifikant mit p ≤ 0,01

--0,617

Signifikant mit p ≤ 0,01

--
(0,042)(0,053)
Alter 35-44 (Ref.)0,8%1,3%0,3%111111
15-242,3%3,2%1,3%2,836

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,558

Signifikant mit p ≤ 0,01

4,694

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,9510,9070,959
(0,059)(0,067)(0,127)(0,088)(0,103)(0,175)
25-341,4%1,7%0,9%1,668

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,386

Signifikant mit p ≤ 0,01

3,290

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,0530,9171,354

Signifikant mit p ≤ 0,05

(0,048)(0,055)(0,107)(0,061)(0,071)(0,130)
45-640,8%1,3%0,3%1,0051,0051,0350,9250,9630,754

Signifikant mit p ≤ 0,05

(0,045)(0,049)(0,114)(0,056)(0,062)(0,134)
Familienstand Nicht verheiratet (Ref.)1,4%1,9%0,8%111c)c)c)
Verheiratet0,7%1,1%0,3%0,526

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,584

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,330

Signifikant mit p ≤ 0,01

c)c)c)
(0,035)(0,039)(0,080)
Lebensform Mit Partner ohne Kind (Ref.)0,9%1,4%0,4%111111
Mit Partner mit Kind0,6%0,9%0,1%0,628

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,051)
0,648

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,054)
0,218

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,181)
0,594

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,062)
0,658

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,067)
0,249

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,208)
Ohne Partner1,2%1,6%0,6%1,273

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,142

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,534

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,268

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,230

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,321

Signifikant mit p ≤ 0,05

ohne Kind(0,045)(0,051)(0,097)(0,055)(0,064)(0,111)
Ohne Partner0,2%0,8%0,1%0,180

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,511

Signifikant mit p ≤ 0,10

0,236

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,195

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,276

Signifikant mit p ≤ 0,05

0,210

Signifikant mit p ≤ 0,01

mit Kind(0,247)(0,344)(0,358)(0,316)(0,561)(0,388)
Ledige Kinder3,6%3,6%3,5%3,991

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,591

Signifikant mit p ≤ 0,01

9,409

Signifikant mit p ≤ 0,01

4,261

Signifikant mit p ≤ 0,01

3,116

Signifikant mit p ≤ 0,01

9,927

Signifikant mit p ≤ 0,01

bei Eltern Bildung (Isced-1997)(0,047)(0,055)(0,093)(0,071)(0,085)(0,129)
Isced 3, 4, 5b (Ref.)0,9%1,4%0,3%111111
Isced 0-20,4%0,6%0,2%0,430

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,445

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,471

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,545

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,519

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,879
(0,086)(0,096)(0,190)(0,111)(0,130)(0,226)
Isced 5a, 61,8%2,2%1,3%1,988

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,579

Signifikant mit p ≤ 0,01

3,676

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,667

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,435

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,503

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,038)(0,044)(0,077)(0,054)(0,065)(0,107)
MonatlichesNettoeinkommen
1.700 bis unter 2.600 € (Ref.)1,1%1,2%0,8%111111
Unter 1.100 €0,5%1,2%0,2%0,442

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,9650,290

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,204

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,217

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,233

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,058)(0,069)(0,108)(0,077)(0,094)(0,145)
1.100 bis unter1,1%1,7%0,5%1,0071,346

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,605

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,562

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,604

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,488

Signifikant mit p ≤ 0,01

1.700 €(0,045)(0,051)(0,100)(0,056)(0,064)(0,118)
2.600 bis unter1,5%1,5%1,4%1,346

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,244

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,690

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,769

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,765

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,829

Signifikant mit p ≤ 0,01

4.000 €(0,059)(0,066)(0,138)(0,069)(0,078)(0,155)
4.000 € und2,6%2,8%1,2%2,331

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,258

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,595*4,444

Signifikant mit p ≤ 0,01

4,846

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,565

Signifikant mit p ≤ 0,01

mehr(0,067)(0,071)(0,248)(0,082)(0,089)(0,286)
Beruf
Beamter/Angestellter (Ref.)0,9%1,3%0,5%111111
Selbstständig0,6%0,7%0,4%0,649

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,072)
0,507

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,082)
0,678

Signifikant mit p ≤ 0,05

(0,160)
d)d)d)
Arbeiter1,1%1,5%0,2%1,248

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,120

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,392

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,308

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,343

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,710

Signifikant mit p ≤ 0,05

(0,039)(0,043)(0,138)(0,055)(0,061)(0,167)
Soldat18,9%19,2%13,6%25,504

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,066)
17,416

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,070)
28,202

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,286)
14,155

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,091)
15,370

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,097)
e)
Arbeitsvertrag Befristet (Ref.)2,3%3,4%1,1%111111
Unbefristet1,0%1,4%0,4%0,410

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,406

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,375

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,860

Signifikant mit p ≤ 0,05

0,846

Signifikant mit p ≤ 0,05

0,912
(0,046)(0,052)(0,094)(0,062)(0,073)(0,122)
Betriebszugehörigkeitsdauer Unter 2 Jahre (Ref.)1,7%2,4%1,0%111111
2 Jahre und1,0%1,3%0,4%0,467

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,513

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,373

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,411

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,426

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,420

Signifikant mit p ≤ 0,01

länger(0,036)(0,044)(0,078)(0,049)(0,056)(0,104)
West- vs. Ostdeutschland
West (Ref.)0,6%0,8%0,3%111111
Ost3,4%5,3%1,1%5,994

Signifikant mit p ≤ 0,01

7,306

Signifikant mit p ≤ 0,01

3,239

Signifikant mit p ≤ 0,01

8,416

Signifikant mit p ≤ 0,01

10,457

Signifikant mit p ≤ 0,01

4,547

Signifikant mit p ≤ 0,05

(0,035)(0,040)(0,077)(0,044)(0,051)(0,095)
Bundesland
Bundesländer West gesamt (Ref.)0,6%0,8%0,3%111f)f)f)
Brandenburg2,4%3,8%0,8%4,216

Signifikant mit p ≤ 0,01

5,151

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,281

Signifikant mit p ≤ 0,01

f)f)f)
(0,068)(0,075)(0,165)
Mecklenburg-2,3%3,4%1,1%4,080

Signifikant mit p ≤ 0,01

4,546

Signifikant mit p ≤ 0,01

3,056

Signifikant mit p ≤ 0,01

f)f)f)
Vorpommern(0,085)(0,096)(0,182)
Sachsen4,3%6,9%1,4%7,813

Signifikant mit p ≤ 0,01

9,706

Signifikant mit p ≤ 0,01

4,137

Signifikant mit p ≤ 0,01

f)f)f)
(0,046)(0,052)(0,108)
Sachsen-Anhalt3,5%5,9%0,9%6,331

Signifikant mit p ≤ 0,01

8,130

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,492

Signifikant mit p ≤ 0,01

f)f)f)
(0,061)(0,067)(0,169)
Thüringen3,4%5,1%1,3%6,042

Signifikant mit p ≤ 0,01

7,067

Signifikant mit p ≤ 0,01

3,687

Signifikant mit p ≤ 0,01

f)f)f)
Kreistyp(0,061)(0,069)(0,142)
Verstädterte Räume (Ref.)1,1%1,5%0,6%111111
Agglomerationsräume0,8%1,1%0,4%0,704

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,726

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,652

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,731

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,772

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,588

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,040)(0,046)(0,086)(0,045)(0,051)(0,095)
Ländliche Räume1,4%1,9%0,7%1,235

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,211

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,288

Signifikant mit p ≤ 0,05

0,908

Signifikant mit p ≤ 0,10

0,854

Signifikant mit p ≤ 0,05

1,051
(0,052)(0,060)(0,109)(0,059)(0,067)(0,123)
Modellparameter
Gewichtetes N269.422142.929126.391
Pseudo R-quadrat (Nagelkerke)0,210,200,21
-2 Log L24.30217.9455925
AIC24.34617.9875965

c) Merkmal wurde im multiplen Modell nicht berücksichtigt, da Überschneidung mit Lebensform

d) Kategorie wurde im multiplen Modell nicht berücksichtigt, da in Kombination mit Kategorie befristeter Arbeitsvertrag keine Fälle existierten (Selbstständige können im Mikrozensusdatensatz per se keinen befristeten Arbeitsvertrag haben)

e) Kategorie wurde aufgrund geringer Fallzahlen (fehlende Zellbesetzungen) im multiplen Modell für Frauen nicht berücksichtigt

f) Merkmal wurde aufgrund geringer Fallzahlen (fehlende Zellbesetzungen) sowie Überschneidung mit dem Merkmal Ost- vs. Westdeutschland im multiplen Modell nicht berücksichtigt

Die Ergebnisse der Analysen sind in Tabelle 1 in den Spalten 1-3 als Anteilswerte und in den Spalten 4-9 in Form von Odds Ratios (OR; Quotenverhältnissen) als Ergebnis binär-logistischer Regressionsanalysen dargestellt. Insgesamt wurden jeweils drei Modelle berechnet: ein Gesamtmodell und zusätzlich jeweils ein getrenntes Modell für Männer und Frauen. Hierbei sind in den Spalten 4-6 die bivariaten Odds Ratios (aus einfachen Regressionen) und in den Spalten 7-9 die adjustierten Odds Ratios (aus multiplen Regressionen) berichtet. Die Odds Ratios geben hier jeweils die ,Chance‘ an, mit der Personen mit bestimmten Merkmalen der Gruppe der Wochenendpendler angehören. Diese Chance ergibt sich hierbei stets im Vergleich zu einer Referenzgruppe (vgl. Tabelle 1). Bei den adjustierten Odds Ratios sind die Effekte der einzelnen Merkmale auf das Pendelverhalten um die Einflüsse der übrigen im Modell enthaltenen Merkmale bereinigt (Nettoeffekte).

In den Modellen der multivariablen Analyse konnten die Merkmale Familienstand und Bundesland nicht berücksichtigt werden. Statt dem Familienstand wurde das detailliertere Merkmal der Lebensform untersucht. Eine nach Bundesländern differenzierte Analyse konnte aufgrund zum Teil geringer Fallzahlen und in der Folge unbesetzter Zellen nicht erfolgen. Darüber hinaus konnte auch die Kategorie der Selbstständigen nicht in den multivariablen Modellen berücksichtigt werden, da diese in Kombination mit dem Merkmal Arbeitsvertrag nicht analysiert werden können (keine Angaben zum Arbeitsvertrag bei Selbstständigen). In dem Modell für Frauen konnte fallzahlbedingt die Kategorie der Soldatinnen nicht analysiert werden.

Die Analysen wurden mit SAS 9.2 durchgeführt.

Zur Prüfung auf Multikollinearität anhand des Varianzinflationsfaktors (VIF) wurden die logistischen Regressionsmodelle auch als „Linear-probability-Modelle“ (LPM) geschätzt. Der höchste Wert lag hierbei bei 1,32 und damit im unproblematischen Bereich.

Ergebnisse
Verbreitung des Wochenendpendelns im Zeitverlauf

Im Zeitraum von 1991 bis 2008 ist zunächst eine stetige Zunahme des Anteils der Wochenendpendler an den Erwerbstätigen erkennbar. Waren 1991 noch 0,34 % der Erwerbstätigen Wochenendpendler, betrug deren Anteil in 2008 bereits 1,02 % (vgl. Abbildung 1). In absoluten Zahlen betrachtet, gab es in 2008 339.000 Wochenendpendler, 1991 waren es noch rund 108.000 (1996: rund 239.000). Werden auch die Partner und Kinder der Wochenendpendler berücksichtigt, verdoppelt sich die Zahl der von einem solchen Wohn- und Pendelarrangement betroffenen Personen auf knapp 640.000 im Jahr 2008. Eine nach dem Geschlecht differenzierte Betrachtung der Erwerbstätigen zeigt, dass lediglich bei Männern eine kontinuierliche Zunahme der Zahl der Wochenendpendler bis 2008 erfolgte, während bei den Frauen lediglich zwischen 1991 und 1996 eine Zunahme erkennbar und für den nachfolgenden Zeitraum eine weitgehende Stagnation zu verzeichnen war. Von diesem allgemeinen, zunehmenden Trend deutlich abweichend verringert sich der Anteil der Wochenendpendler im Jahr 2012 auf 0,42 %. Dieser starke Rückgang erscheint jedoch inhaltlich wenig plausibel und wird daher insbesondere als ein Datenproblem interpretiert (vgl. Kapitel 3 und 5).

Im Zeitverlauf deutlich verändert hat sich zudem die regionale Herkunft der Wochenendpendler (vgl. Abbildung 2). Kamen im Jahr 1991 noch 44 % der Wochenendpendler aus den ostdeutschen Flächenländern, fiel dieser Wert 1996 auf 33 %, um dann bis 2008 auf 52 % anzusteigen. In 2012 fiel er jedoch wieder deutlich auf 40 %. Der Anteil an Wochenendpendlern für Ostdeutschland hat bis 2008 einen deutlichen Anstieg erfahren und lag im gesamten Zeitraum über demjenigen für Westdeutschland. Bemerkenswert ist hierbei, dass sich von 1996 bis 2008 die absolute Zahl der Wochenendpendler aus Westdeutschland und der entsprechende Anteil an den Erwerbstätigen kaum verändert haben. Die Veränderungen bei der prozentualen Verbreitung seit 1996 für Gesamtdeutschland beruhten bis 2008 fast ausschließlich auf der stetigen Zunahme der Zahl der Wochenendpendler aus Ostdeutschland.

Abb. 2

Wochenendpendler in Ost- und Westdeutschland, 1991 bis 2012 (* Die angegebenen Fallzahlen (N) beziehen sich auf die Zahl der untersuchten Erwerbstätigen insgesamt und sind nicht zu verwechseln mit der in der Abbildung dargestellten hochgerechneten Anzahl der Wochenendpendler in den jeweiligen Jahren). (Quelle: Mikrozensus, eigene Berechnungen; Westdeutschland einschließlich Berlin, Ostdeutschland ohne Berlin)

Faktoren des Wochenendpendelns
Deskriptive Ergebnisse

Unter den Wochenendpendlern im Analysejahr 2008 – rund einem Prozent aller Erwerbstätigen – machten Männer knapp vier Fünftel (79 %) aus. Auch die Anteile der Wochenendpendler an allen Erwerbstätigen nach Geschlecht verdeutlichen diese Geschlechterdifferenz. Während Männer zu 1,47 % Wochenendpendler waren, lag dieser Anteil bei Frauen bei lediglich 0,47 % (vgl. Tabelle 1). Der Blick auf die Familien- bzw. Lebensform verdeutlicht, dass die nicht verheirateten Personen mit 1,4 % sowie die kinder- und partnerlosen Personen mit 1,3 % häufiger unter den Wochenendpendlern vertreten sind. Haben jedoch Wochenendpendler minderjährige Kinder am Hauptwohnsitz, sind diese fast ausschließlich Männer. Frauen mit minderjährigen Kindern sind äußerst selten Wochenendpendler (Anteil von 0,1 %). Bei Betrachtung des Bildungsniveaus zeigt sich, dass Personen mit höherer Bildung deutlich häufiger Wochenendpendler sind. Während der Anteil der Wochenendpendler unter den Erwerbstätigen ohne abgeschlossene Lehre oder Abitur lediglich 0,4 % betrug, war dieser bei Personen mit hohem Bildungsniveau (Akademiker) mit 1,8 % mehr als vier Mal so hoch. Dies spiegelt sich auch beim Einkommensniveau wider. Demnach steigt mit dem Einkommensniveau auch die Wahrscheinlichkeit, Wochenendpendler zu sein, deutlich. Teilweise unterschiedliche

Effekte zeigen sich beim Berufsstatus zwischen Männern und Frauen. Während der Status als Arbeiter bei Männern die Wahrscheinlichkeit für das Wochenendpendeln leicht erhöht, ist bei Frauen das Gegenteil der Fall. Gerade Arbeiterinnen sind eher selten Wochenendpendler. Sehr hohe Anteile an Wochenendpendlern finden sich unter den Soldaten (18,9 %), sowohl unter den männlichen (19,2 %) als auch unter den weiblichen (13,6 %). Wochenendpendler haben überproportional häufig einen befristeten Arbeitsvertrag und sind eher kürzer im aktuellen Job beschäftigt.

Die regionale Verteilung der Wochenendpendler auf Bundesländerebene zeigt eine deutliche Konzentration sowohl der Herkunfts- als auch Zielländer. So hatten 2008 52,5 % der Wochenendpendler ihren Hauptwohnsitz in einem der ostdeutschen Flächenländer. Allein aus Sachsen stammten 20,6 % aller Wochenendpendler. Zwar zeigen sich die höheren Anteile an Wochenendpendlern in Ostdeutschland (3,4 % vs. 0,6 % in Westdeutschland) sowohl bei Männern als auch bei Frauen, jedoch ist der Anteil bei ostdeutschen Männern mit 5,3 % noch einmal deutlich höher als bei ostdeutschen Frauen (1,1 %). Als Zielländer nahmen 2008 allein Baden-Württemberg, Bayern und Hessen fast die Hälfte (45,2 %) aller Wochenendpendler auf (nicht dargestellt). Darüber hinaus ergaben weitergehende Untersuchungen (nicht dargestellt), dass gut 10 % der Wochenendpendler ihren Arbeitsplatz im Ausland hatten, wiederum knapp die Hälfte davon in Österreich, der Schweiz oder einem der Benelux-Staaten.

Multivariate Ergebnisse

Beim Vergleich der multivariaten (adjustierten) zu den bivariaten Ergebnissen (vgl. Tabelle 1) zeigt sich hinsichtlich der soziodemographischen Merkmale zunächst eine deutliche Abnahme der Geschlechterdifferenz. Die Chance für Frauen, Wochenendpendler zu sein, ist im Vergleich zu Männern, die in diesem Fall die Referenzkategorie bilden, zwar immer noch deutlich geringer (aOR = 0,62; p ≤ 0,01), die Differenz fällt jedoch merklich kleiner aus als im bivariaten Fall (OR = 0,32; p ≤ 0,01). Dies könnte darauf hindeuten, dass die Differenz zwischen Frauen und Männern kein ,reiner‘ Geschlechtereffekt ist, sondern Drittvariablen hier ebenfalls beeinflussend wirken. Auch beim Alterseffekt zeigt sich, dass hier überwiegend andere Variablen für die Unterschiede zwischen den Altersgruppen verantwortlich sein könnten. Bei der jüngsten Altersgruppe (15-24 Jahre), für die in den bivariaten Analysen ein signifikanter positiver Effekt zu erkennen war (Referenzkategorie: 35-44 Jahre), wird dieser sowohl bei den Männern als auch bei den Frauen insignifikant und sogar leicht negativ. Offenbar scheint hier kein unmittelbarer Alterseffekt auf das Pendelverhalten vorhanden zu sein, sondern vielmehr scheint es die Lebensform zu sein, die diesen Zusammenhang ,bewirkt‘. Viele der 15- bis 24-jährigen Wochenendpendler haben ihren Hauptwohnsitz bei den Eltern und einen Nebenwohnsitz in der Nähe ihres Arbeitsortes. Der positive Effekt für die Altersgruppe der 25- bis 34-Jährigen scheint zum Teil ebenfalls von der Lebensform beeinflusst zu sein, vermutlich, da diese häufiger ohne Partner und ohne Kind im Haushalt leben. Auch für diese Altersgruppe wird der Effekt im multivariablen Modell deutlich schwächer bzw. bei den Männern insignifikant. In der ältesten betrachteten Gruppe der 45- bis 65-Jährigen ist bei den Männern kein Effekt vorhanden, bei den Frauen hingegen kehrt sich der bivariat positive Effekt ins Negative um. In dieser Altersgruppe pendeln Frauen offensichtlich unabhängig von den sonstigen betrachteten Merkmalen besonders selten. Der Effekt der Lebensform selbst bleibt im multivariablen Modell weitgehend erhalten, wobei dieser bei Frauen deutlich stärker ausgeprägt ist als bei Männern. Der positive Effekt des Bildungsniveaus – mit Zunahme des Bildungsniveaus steigt die Wahrscheinlichkeit des Wochenendpendelns – bleibt bei multivariater Betrachtung für Männer weitgehend stabil, während sich der multivariate Effekt bei Frauen mit hohem Bildungsniveau deutlich reduziert (aOR = 2,50; p ≤ 0,01 vs. OR = 3,68; p ≤ 0,01) und im Fall eines geringen Bildungsniveaus insignifikant wird (Referenzkategorie: mittlere Bildung). Auch hier könnte vermutet werden, dass bei niedrig gebildeten Frauen weniger das Bildungsniveau selbst, sondern vielmehr das damit einhergehende geringere Einkommen mit dem Pendelverhalten zusammenhängt. Während der Effekt des Einkommens in der bivariaten Betrachtung erst bei hohen Ausprägungen deutlich wird, zeigen sich im multivariablen Modell bei Männern deutlich stärkere Effekte sowohl im unteren (negativ) als auch oberen (positiv) Einkommensbereich (Referenzkategorie: 1.700-2.600 C). Der negative Effekt eines geringen Einkommens war im einfachen Modell offenbar verdeckt und wird im adjustierten Modell erst deutlicher sichtbar. Offensichtlich haben Männer mit geringem Einkommen häufiger bestimmte Merkmale, die mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit zum Wochenendpendeln einhergehen. Denkbar ist hier der Berufsstatus als Arbeiter oder Soldat. Werden diese Merkmale kontrolliert (statistisch konstant gehalten), zeigt sich der negative Effekt des geringen Einkommens. Bei Frauen ist lediglich in der höchsten Einkommensgruppe mit einem Einkommen von mehr als 4.000 € ein deutlich stärkerer Effekt zu erkennen (aOR = 2,57; p ≤ 0,01 vs. OR = 1,60; p ≤ 0,10).

Bei Betrachtung der berufsbezogenen Merkmale zeigen sich im Hinblick auf den Berufsstatus bei Männern im adjustierten gegenüber dem einfachen Modell eine geringfügige Abnahme des Effektes bei Soldaten und eine geringfügige Zunahme des Effektes bei Arbeitern (Referenzkategorie: Angestellte/Beamte). Für Frauen ist beim Berufsstatus ein deutlich geringerer negativer Effekt auf das Pendelverhalten bei Arbeiterinnen zu erkennen als im einfachen Modell (aOR = 0,71; p ≤ 0,05 vs. OR = 0,39; p ≤ 0,01). Bei der Dauer der Betriebszugehörigkeit bleiben sowohl bei Männern als auch bei Frauen die deutlich negativen Effekte erhalten und sind weiterhin signifikant. Der Effekt des Arbeitsvertrages hingegen verliert deutlich an Gewicht (Männer: aOR = 0,85; p ≤ 0,05 vs. OR = 0,41; p ≤ 0,01) und wird bei den Frauen insignifikant (Frauen: aOR = 0,91; p > 0,10 vs. OR = 0,38; p ≤ 0,01). Offenbar scheint mehr als ein befristeter Vertrag die Dauer der Betriebszugehörigkeit ein entscheidender Faktor beim Wochenendpendeln zu sein.

Bei den raumbezogenen Merkmalen wird der regionale Effekt Ostdeutschlands im Vergleich zu Westdeutschland im multivariablen Modell insbesondere bei den Männern deutlich stärker (aOR = 10,46; p ≤ 0,01 vs. OR = 7,31; p ≤ 0,01). Dies könnte darauf hindeuten, dass die erwerbstätigen Männer in Ostdeutschland noch mobiler wären, wenn sie die ansonsten gleichen Merkmale aufweisen würden wie die erwerbstätigen Männer in Westdeutschland. Die differenzierte Betrachtung der Siedlungsstruktur zeigt, dass sich der bivariat positive Effekt von ländlichen Räumen im multivariablen Modell bei Frauen aufhebt (aOR = 1,05; p > 0,10 vs. OR = 1,29; p ≤ 0,05) und bei Männern sogar umkehrt (aOR = 0,85; p ≤ 0,05 vs. OR = 1,21; p ≤ 0,01). Dies könnte darauf verweisen, dass Personen aus ländlichen Räumen in erster Linie aufgrund ihrer spezifischen soziodemographischen Merkmale eine höhere Wahrscheinlichkeit zum Wochenendpendeln haben. Der Wohnsitz in ländlichen Räumen für sich genommen hat demgegenüber jedoch keinen oder einen negativen Effekt auf das Wochenendpendeln.

Zusammenfassung und Diskussion

In diesem Beitrag wurde untersucht, wie sich der Anteil der Wochenendpendler in Deutschland im Zeitverlauf entwickelt hat und welche soziodemographischen Merkmale die Wahrscheinlichkeit des Wochenendpendelns unter den Erwerbstätigen insgesamt sowie unter den erwerbstätigen Männern und Frauen beeinflussen. Basis der Untersuchung waren die Mikrozensen der Jahre 1991 bis 2012. Die Operationalisierung des Wochenendpendelns erfolgte unter anderem über Angaben zum Haupt- und Nebenwohnsitz sowie zum Pendelweg zur Arbeitsstätte. Vorteile gegenüber anderen Erhebungen sind vor allem die großen Stichprobenumfänge sowie die geringen Antwortausfälle (Non-Response) und damit die hohe Repräsentativität der Daten. Gegenüber bisherigen Untersuchungen ergibt sich die Möglichkeit, die zeitliche Entwicklung mittels langer vergleichbarer Trenddaten darzustellen sowie die Faktoren des Wochenendpendelns differenziert mittels eines breiten Spektrums an soziodemographischen, berufsbezogenen sowie räumlichen Merkmalen zu untersuchen. Betrachtet wurden Erwerbstätige (ohne Auszubildende) im Alter zwischen 15 und 64 Jahren.

Die Ergebnisse zeigen im Zeitraum von 1991 bis 2008 einen kontinuierlichen Anstieg des Wochenendpendelns unter den Erwerbstätigen von 0,34 auf 1,02 %, was einer Verdreifachung entspricht. Für 2012 zeigt sich hingegen ein deutlicher Rückgang auf 0,42 %. Dahinter lassen sich in erster Linie methodische Gründe vermuten. Die Einführung einer Zweitwohnsitzsteuer insbesondere seit dem Jahr 2005 dürfte das Antwortverhalten hinsichtlich der Angabe von Wohnsitzen insbesondere im Rahmen einer amtlichen Erhebung mit verpflichtender Teilnahme, wie sie der Mikrozensus darstellt, maßgeblich beeinflusst haben. Die Anzahl der Personen mit Nebenwohnsitzen und damit der tatsächlich genutzten Zweitwohnsitze dürfte dadurch insgesamt, jedoch zunehmend für den Zeitraum ab 1996 und in der Folge insbesondere für 2012, untererfasst sein. Es kann daher vermutet werden, dass die berichteten Anteile an Wochenendpendlern eine Untergrenze darstellen und die Zunahme der Verbreitung im untersuchten Zeitraum eher unter- als überschätzt wird. Die berichteten Anteile liegen tatsächlich unter denjenigen der meisten anderen Studien. Gräbe und Ott (2003: 31) beispielsweise berichten einen Anteil an Haushalten mit mindestens einem Wochenendpendler in Höhe von 4,3%. Neben den genannten methodischen Gründen sind zumindest für einen Teil des Rückgangs in 2012 auch inhaltliche Gründe, wie beispielsweise die Entwicklungen auf dem Arbeitsmarkt, denkbar. Hierfür spricht, dass der Rückgang von 2008 auf 2012 für Ostdeutschland stärker ausgefallen ist als für Westdeutschland und gleichzeitig die Wanderungen von Ostdeutschland nach Westdeutschland im genannten Zeitraum ebenfalls rückläufig waren. Dies korrespondiert mit Befunden von Dittrich-Wesbuer und Kramer (2014: 49), die auf der Grundlage von Daten der Einkommens- und Verbrauchsstichprobe rückläufige Anteile an Haushalten mit berufsbezogenen Zweitwohnsitzen von 2008 (3,6 %) auf 2013 (3,2 %) für Ostdeutschland – nicht jedoch für Westdeutschland – berichten.

Die Ergebnisse der Analysen zu den Faktoren des Wochenendpendelns, die mit den Daten von 2008 vorgenommen wurden und mit denen von 2012 weitgehend repliziert werden konnten, zeigen für die Gesamtstichprobe der Erwerbstätigen deutliche Unterschiede nach den untersuchten soziodemographischen Merkmalen. Die Ergebnisse bestätigen damit einige der Befunde früherer Studien, gehen jedoch in vielen Punkten über diese hinaus. So konnten durch umfangreiche multivariate Analysen die Effekte zentraler Merkmale auf das Pendelverhalten differenzierter dargestellt werden. Demnach zeigt sich der bekannte Geschlechtereffekt, wonach der Anteil der Wochenendpendler unter Männern dreimal so hoch ist, auch in der vorliegenden Studie. Die multivariaten Befunde deuten jedoch darauf hin, dass sich dieser Geschlechterunterschied teilweise durch andere Merkmale, insbesondere eine unterschiedliche Berufsstruktur bei Männern und Frauen, ,erklären‘ lässt. Unter den jüngeren Personen im Alter von 15 bis 24 Jahren ist zunächst ein deutlich höherer Anteil an Wochenendpendlern als unter den übrigen Altersgruppen zu erkennen. In der multivariaten Betrachtung zeigt sich jedoch, dass das Alter, insbesondere unter Berücksichtigung der Lebensform, keinen Effekt mehr aufweist. Zu den Merkmalen Bildung und Einkommen lagen bislang keine eindeutigen Befunde vor. Die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchung bestätigen hingegen positive Zusammenhänge für beide Merkmale, die in der multivariaten Betrachtung eher noch deutlicher zutage treten. Anhand der berufsbezogenen Merkmale lässt sich zeigen, dass bei einem befristeten Arbeitsvertrag und insbesondere bei einer kürzeren Betriebszugehörigkeit die Wahrscheinlichkeit des Wochenendpendelns ansteigt. Beim Berufsstatus zeigt sich insbesondere bei Soldaten eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit des Wochenendpendelns. Bei regionaler Betrachtung ist ein deutlicher ,Osteffekt‘ erkennbar, womit entsprechende Befunde in der Literatur bestätigt werden. Für das Analysejahr 2008 lag der Anteil der Wochenendpendler unter Personen mit Hauptwohnsitz in Ostdeutschland deutlich über dem bei Personen, die ihren Hauptwohnsitz in Westdeutschland hatten. Dieser Unterschied besteht auch unter Kontrolle der übrigen hier untersuchten Merkmale fort bzw. wird dann noch leicht größer. Demnach scheinen andere Faktoren für den hohen Anteil an Wochenendpendlern in Ostdeutschland relevant zu sein. Zu nennen ist hier beispielsweise eine größere ökonomische Notwendigkeit aufgrund von Strukturschwäche und damit verbunden einer geringeren Arbeitsplatzdichte in den östlichen Bundesländern. Die Untersuchung der Hauptwohnsitze der Wochenendpendler nach Kreistypen zeigt zunächst einen positiven Effekt von ländlichen Räumen auf das Wochenendpendeln im Vergleich zu verstädterten Räumen, der sich in der multivariaten Betrachtung jedoch umdreht und leicht negativ wird. Demnach scheinen in ländlichen Räumen insbesondere Personen zu leben, die aufgrund ihrer soziodemographischen Merkmale eine höhere Wahrscheinlichkeit zum Wochenendpendeln aufweisen, wobei das Leben im ländlichen Raum für sich genommen eher einen geringen negativen Effekt darauf hat.

Da Männer mit knapp vier Fünfteln den weitaus größten Teil der Wochenendpendler ausmachen, dominieren diese auch die oben dargestellten Zusammenhänge für die Erwerbstätigen in Deutschland. Die vorliegenden Daten erlauben allerdings auch eine differenzierte multivariate Betrachtung nach Geschlecht, wobei sich einige deutliche Unterschiede ergeben. So ist für Frauen ein deutlich negativer Alterseffekt erkennbar, der bei Männern so nicht besteht. Zudem sind mit Blick auf die Lebensform die Effekte bei den Frauen deutlich stärker ausgeprägt. Umgekehrt verhält es sich dagegen bei der Herkunft aus Ostdeutschland, hier fällt der Effekt bei den Männern deutlich stärker aus. Die multivariaten Analysen können zudem darauf hindeuten, dass die erwerbstätigen Männer in Ostdeutschland sogar noch mobiler wären, wenn sie die ansonsten gleichen Merkmale aufweisen würden wie die erwerbstätigen Männer in Westdeutschland. Darüber hinaus ist der negative Effekt eines geringen gegenüber eines mittleren Bildungsniveaus bei Frauen nicht zu beobachten. Demgegenüber tritt der positive Effekt einer höheren gegenüber einer mittleren Bildung hier deutlicher zutage. Ein insgesamt gegensätzlicher Effekt zeigt sich beim Berufsstatus, wonach männliche Arbeiter eine höhere Wahrscheinlichkeit für das Wochenendpendeln aufweisen als Beamte und Angestellte, deren weibliche Pendants hingegen eine geringere.

Möchte man zusammenfassend den ,typischen‘ Wochenendpendler identifizieren, ist zu beachten, dass die hier identifizierten Merkmale, welche die Wahrscheinlichkeit des Wochenendpendelns beeinflussen, nicht notwendigerweise auch jene sein müssen, die besonders häufig unter den Wochenendpendlern vertreten sind (zur Zusammensetzung der Wochenendpendler nach den untersuchten Merkmalen vgl. Tabellen a–j im online supplementary material). Werden beide Perspektiven zusammen betrachtet und jene Merkmale identifiziert, die sowohl einen überproportionalen Anteil an Wochenendpendlern aufweisen als auch überproportional und substanziell unter den Wochenendpendlern vertreten sind, zeigt sich, dass der ,typische‘ Wochenendpendler männlich ist, einen Hauptwohnsitz in Ostdeutschland hat und nicht verheiratet ist. Die ,typische‘ weibliche Wochenendpendlerin ist zwischen 25 und 34 Jahren alt, Akademikerin und nicht verheiratet.

Aus der Untersuchung ergeben sich verschiedene Schlussfolgerungen. Erstens dürfte zwar das absolute Ausmaß des Wochenendpendelns in Deutschland mit den verwendeten Daten unterschätzt werden, dennoch lässt sich eine deutliche Zunahme seit Beginn der 1990er-Jahre klar belegen. Berücksichtigt man zusätzlich die Partner und Kinder der pendelnden Personen, verdoppelt sich die Zahl der betroffenen Personen, was die Relevanz der Thematik nochmals unterstreicht. Zweitens eröffnet die multivariate Betrachtungsweise einen differenzierteren Blick auf die Faktoren des Wochenendpendelns. Dies ist insbesondere hinsichtlich neuer Erkenntnisse zu den adjustierten Effekten zentraler Merkmale wie Geschlecht, Alter oder Ost/West aufschlussreich. Drittens verweisen die getrennt nach Geschlecht durchgeführten Analysen auf differenzielle Effekte für Männer und Frauen, wie beispielsweise bei der Lebensform oder dem Berufsstatus. Viertens lassen sich, zusammengenommen, die Ergebnisse so interpretieren, dass es sich bei dem Wochenendpendeln um ein ambivalentes Phänomen handelt, das sowohl Aspekte einer „modernen“ als auch einer „traditionellen“ Lebensform vereint (vgl. Green 1995; Hardill/Green/Dudleston et al. 1997; van der Klis/Mulder 2008; Reuschke 2010b).

Es lässt sich argumentieren, dass die zugenommene Verbreitung dieser Form des multilokalen Wohnens eine Folge der (teilweise) modernisierten Frauenrolle darstellt. Unter anderem die gestiegenen Karriereambitionen von Frauen dürften dazu beigetragen haben, dass Mobilitätsentscheidungen zunehmend zugunsten des Wochenendpendelns und gegen die Migration des Paares bzw. der Familie getroffen wurden. Demgegenüber zeigen sich die traditionellen Züge der Lebensform unter anderem darin, dass – nach wie vor – vorwiegend Männer pendeln. Die zunehmende Wichtigkeit der Erwerbskarriere von Frauen ist demnach eine mögliche Ursache für die Zunahme von Pendelarrangements bei Doppelkarrierepaaren. Allerdings scheint es nicht so zu sein, dass Frauen auch gleichermaßen häufig die mobile Person innerhalb dieser Paare darstellen. Dem steht offensichtlich die gleichzeitige Persistenz traditioneller Rollenmodelle entgegen, wonach Frauen – insbesondere im Falle einer Elternschaft – weiterhin hauptverantwortlich für Haushalt und Kinderbetreuung sind. Für eine solche Interpretation sprechen mehrere der vorliegenden Befunde: Zum einen reduziert sich die Wahrscheinlichkeit des Wochenendpendelns bei Frauen sehr viel deutlicher als bei Männern, wenn diese mit einem Partner und Kind(ern) zusammenleben. Zum anderen weisen männliche Arbeiter im Gegensatz zu ihren weiblichen Pendants eine erhöhte Wahrscheinlichkeit des Wochenendpendelns auf. Hier kann vermutet werden, dass die (traditionelle) Rolle als Hauptverdiener ein Grund dafür ist, dass diese Männer mobil sind, um die Einkommenssituation der Familie zu sichern oder zu verbessern. Darüber hinaus finden sich weibliche Wochenendpendler in maßgeblichem Umfang lediglich in der höchsten Bildungsgruppe, während dies bei Männern bereits in der mittleren Bildungsgruppe der Fall ist. Wochenendpendelnde Frauen stellen demnach eine in höherem Maße selektive Gruppe dar, wohingegen die Mobilität bei Männern nicht bzw. weniger im Widerspruch zu deren Rollenbild zu stehen scheint.

Abschließend sind unter anderem solche weiteren Untersuchungen zur Thematik sinnvoll, die die Entscheidung zum Wochenendpendeln anhand von prospektiven Paneldaten erforschen. Dabei sind verschiedene Punkte von Relevanz. Erstens sollten als mögliche Handlungsalternativen sowohl (Familien-)Migration als auch tägliches (Fern-)Pendeln in den Blick genommen und das Wochenendpendeln explizit als eigenständige Mobilitätsform betrachtet werden. Zweitens sollte nach Möglichkeit eine Paarperspektive Berücksichtigung finden. Drittens sollten die eventuellen Wechselwirkungen zwischen zentralen Merkmalen, wie beispielsweise Geschlecht und Lebensform, einbezogen werden.

Abb. 1

Wochenendpendler nach Geschlecht, 1991 bis 2012 (* Die angegebenen Fallzahlen (N) beziehen sich auf die Zahl der untersuchten Erwerbstätigen insgesamt und sind nicht zu verwechseln mit der in der Abbildung dargestellten hochgerechneten Anzahl der Wochenendpendler in den jeweiligen Jahren). (Quelle: Mikrozensus, eigene Berechnungen)
Wochenendpendler nach Geschlecht, 1991 bis 2012 (* Die angegebenen Fallzahlen (N) beziehen sich auf die Zahl der untersuchten Erwerbstätigen insgesamt und sind nicht zu verwechseln mit der in der Abbildung dargestellten hochgerechneten Anzahl der Wochenendpendler in den jeweiligen Jahren). (Quelle: Mikrozensus, eigene Berechnungen)

Abb. 2

Wochenendpendler in Ost- und Westdeutschland, 1991 bis 2012 (* Die angegebenen Fallzahlen (N) beziehen sich auf die Zahl der untersuchten Erwerbstätigen insgesamt und sind nicht zu verwechseln mit der in der Abbildung dargestellten hochgerechneten Anzahl der Wochenendpendler in den jeweiligen Jahren). (Quelle: Mikrozensus, eigene Berechnungen; Westdeutschland einschließlich Berlin, Ostdeutschland ohne Berlin)
Wochenendpendler in Ost- und Westdeutschland, 1991 bis 2012 (* Die angegebenen Fallzahlen (N) beziehen sich auf die Zahl der untersuchten Erwerbstätigen insgesamt und sind nicht zu verwechseln mit der in der Abbildung dargestellten hochgerechneten Anzahl der Wochenendpendler in den jeweiligen Jahren). (Quelle: Mikrozensus, eigene Berechnungen; Westdeutschland einschließlich Berlin, Ostdeutschland ohne Berlin)

Wochenendpendler nach soziodemographischen Merkmalen und Geschlecht, 2008. (Datenquelle: Mikrozensus 2008, eigene Berechnungen)

Anteile WochenendpendlerBivariate Odds-Ratios

Ergebnisse aus einfachen binär-logistischen Regressionsanalysen (Standardfehler in Klammern)

Adjustierte Odds-Ratios

Ergebnisse aus multiplen binär-logistischen Regressionsanalysen (Standardfehler in Klammern)

MerkmalGesamtMännerFrauenGesamtMännerFrauenGesamtMännerFrauen
Geschlecht
Gesamt1,02%--------
Männer (Ref.)1,47%--1--1--
Frauen0,47%--0,320

Signifikant mit p ≤ 0,01

--0,617

Signifikant mit p ≤ 0,01

--
(0,042)(0,053)
Alter 35-44 (Ref.)0,8%1,3%0,3%111111
15-242,3%3,2%1,3%2,836

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,558

Signifikant mit p ≤ 0,01

4,694

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,9510,9070,959
(0,059)(0,067)(0,127)(0,088)(0,103)(0,175)
25-341,4%1,7%0,9%1,668

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,386

Signifikant mit p ≤ 0,01

3,290

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,0530,9171,354

Signifikant mit p ≤ 0,05

(0,048)(0,055)(0,107)(0,061)(0,071)(0,130)
45-640,8%1,3%0,3%1,0051,0051,0350,9250,9630,754

Signifikant mit p ≤ 0,05

(0,045)(0,049)(0,114)(0,056)(0,062)(0,134)
Familienstand Nicht verheiratet (Ref.)1,4%1,9%0,8%111c)c)c)
Verheiratet0,7%1,1%0,3%0,526

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,584

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,330

Signifikant mit p ≤ 0,01

c)c)c)
(0,035)(0,039)(0,080)
Lebensform Mit Partner ohne Kind (Ref.)0,9%1,4%0,4%111111
Mit Partner mit Kind0,6%0,9%0,1%0,628

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,051)
0,648

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,054)
0,218

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,181)
0,594

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,062)
0,658

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,067)
0,249

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,208)
Ohne Partner1,2%1,6%0,6%1,273

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,142

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,534

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,268

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,230

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,321

Signifikant mit p ≤ 0,05

ohne Kind(0,045)(0,051)(0,097)(0,055)(0,064)(0,111)
Ohne Partner0,2%0,8%0,1%0,180

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,511

Signifikant mit p ≤ 0,10

0,236

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,195

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,276

Signifikant mit p ≤ 0,05

0,210

Signifikant mit p ≤ 0,01

mit Kind(0,247)(0,344)(0,358)(0,316)(0,561)(0,388)
Ledige Kinder3,6%3,6%3,5%3,991

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,591

Signifikant mit p ≤ 0,01

9,409

Signifikant mit p ≤ 0,01

4,261

Signifikant mit p ≤ 0,01

3,116

Signifikant mit p ≤ 0,01

9,927

Signifikant mit p ≤ 0,01

bei Eltern Bildung (Isced-1997)(0,047)(0,055)(0,093)(0,071)(0,085)(0,129)
Isced 3, 4, 5b (Ref.)0,9%1,4%0,3%111111
Isced 0-20,4%0,6%0,2%0,430

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,445

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,471

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,545

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,519

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,879
(0,086)(0,096)(0,190)(0,111)(0,130)(0,226)
Isced 5a, 61,8%2,2%1,3%1,988

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,579

Signifikant mit p ≤ 0,01

3,676

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,667

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,435

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,503

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,038)(0,044)(0,077)(0,054)(0,065)(0,107)
MonatlichesNettoeinkommen
1.700 bis unter 2.600 € (Ref.)1,1%1,2%0,8%111111
Unter 1.100 €0,5%1,2%0,2%0,442

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,9650,290

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,204

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,217

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,233

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,058)(0,069)(0,108)(0,077)(0,094)(0,145)
1.100 bis unter1,1%1,7%0,5%1,0071,346

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,605

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,562

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,604

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,488

Signifikant mit p ≤ 0,01

1.700 €(0,045)(0,051)(0,100)(0,056)(0,064)(0,118)
2.600 bis unter1,5%1,5%1,4%1,346

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,244

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,690

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,769

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,765

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,829

Signifikant mit p ≤ 0,01

4.000 €(0,059)(0,066)(0,138)(0,069)(0,078)(0,155)
4.000 € und2,6%2,8%1,2%2,331

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,258

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,595*4,444

Signifikant mit p ≤ 0,01

4,846

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,565

Signifikant mit p ≤ 0,01

mehr(0,067)(0,071)(0,248)(0,082)(0,089)(0,286)
Beruf
Beamter/Angestellter (Ref.)0,9%1,3%0,5%111111
Selbstständig0,6%0,7%0,4%0,649

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,072)
0,507

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,082)
0,678

Signifikant mit p ≤ 0,05

(0,160)
d)d)d)
Arbeiter1,1%1,5%0,2%1,248

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,120

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,392

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,308

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,343

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,710

Signifikant mit p ≤ 0,05

(0,039)(0,043)(0,138)(0,055)(0,061)(0,167)
Soldat18,9%19,2%13,6%25,504

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,066)
17,416

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,070)
28,202

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,286)
14,155

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,091)
15,370

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,097)
e)
Arbeitsvertrag Befristet (Ref.)2,3%3,4%1,1%111111
Unbefristet1,0%1,4%0,4%0,410

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,406

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,375

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,860

Signifikant mit p ≤ 0,05

0,846

Signifikant mit p ≤ 0,05

0,912
(0,046)(0,052)(0,094)(0,062)(0,073)(0,122)
Betriebszugehörigkeitsdauer Unter 2 Jahre (Ref.)1,7%2,4%1,0%111111
2 Jahre und1,0%1,3%0,4%0,467

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,513

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,373

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,411

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,426

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,420

Signifikant mit p ≤ 0,01

länger(0,036)(0,044)(0,078)(0,049)(0,056)(0,104)
West- vs. Ostdeutschland
West (Ref.)0,6%0,8%0,3%111111
Ost3,4%5,3%1,1%5,994

Signifikant mit p ≤ 0,01

7,306

Signifikant mit p ≤ 0,01

3,239

Signifikant mit p ≤ 0,01

8,416

Signifikant mit p ≤ 0,01

10,457

Signifikant mit p ≤ 0,01

4,547

Signifikant mit p ≤ 0,05

(0,035)(0,040)(0,077)(0,044)(0,051)(0,095)
Bundesland
Bundesländer West gesamt (Ref.)0,6%0,8%0,3%111f)f)f)
Brandenburg2,4%3,8%0,8%4,216

Signifikant mit p ≤ 0,01

5,151

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,281

Signifikant mit p ≤ 0,01

f)f)f)
(0,068)(0,075)(0,165)
Mecklenburg-2,3%3,4%1,1%4,080

Signifikant mit p ≤ 0,01

4,546

Signifikant mit p ≤ 0,01

3,056

Signifikant mit p ≤ 0,01

f)f)f)
Vorpommern(0,085)(0,096)(0,182)
Sachsen4,3%6,9%1,4%7,813

Signifikant mit p ≤ 0,01

9,706

Signifikant mit p ≤ 0,01

4,137

Signifikant mit p ≤ 0,01

f)f)f)
(0,046)(0,052)(0,108)
Sachsen-Anhalt3,5%5,9%0,9%6,331

Signifikant mit p ≤ 0,01

8,130

Signifikant mit p ≤ 0,01

2,492

Signifikant mit p ≤ 0,01

f)f)f)
(0,061)(0,067)(0,169)
Thüringen3,4%5,1%1,3%6,042

Signifikant mit p ≤ 0,01

7,067

Signifikant mit p ≤ 0,01

3,687

Signifikant mit p ≤ 0,01

f)f)f)
Kreistyp(0,061)(0,069)(0,142)
Verstädterte Räume (Ref.)1,1%1,5%0,6%111111
Agglomerationsräume0,8%1,1%0,4%0,704

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,726

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,652

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,731

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,772

Signifikant mit p ≤ 0,01

0,588

Signifikant mit p ≤ 0,01

(0,040)(0,046)(0,086)(0,045)(0,051)(0,095)
Ländliche Räume1,4%1,9%0,7%1,235

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,211

Signifikant mit p ≤ 0,01

1,288

Signifikant mit p ≤ 0,05

0,908

Signifikant mit p ≤ 0,10

0,854

Signifikant mit p ≤ 0,05

1,051
(0,052)(0,060)(0,109)(0,059)(0,067)(0,123)
Modellparameter
Gewichtetes N269.422142.929126.391
Pseudo R-quadrat (Nagelkerke)0,210,200,21
-2 Log L24.30217.9455925
AIC24.34617.9875965

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