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„Hannoversche Korruptionsskala“ misst individuelle Einstellungen zu Korruption

Das Bundesamt für Korruptionsprävention und -bekämpfung hat die Einstellungen zu Korruption von 1.687 Polizeischülern, Jus-Studierenden und Studierenden der Psychologie mit der Hannoverschen Korruptionsskala (HKS 38) erhoben. Diese Erhebung von Einstellungen war zudem ein Anlass für die Entwicklung der Hannoverschen Korruptionsskala Österreich-Version (HKS 38 Ö). Der folgende Artikel stellt sowohl die HKS 38 und die HKS 38 Ö als auch Ergebnisse der Studie kurz vor.
Von Frank Heber M.Sc. , Mag. Dr. rer.nat. Angelika Schäffer
01. September 2017 / Erschienen in Compliance Praxis 3/2017, S. 4

Arbeitsverhalten kann man nach Neuberger (2006) in produktives, extraproduktives und kontraproduktives Verhalten einteilen. Aus Compliance-Sicht besonders relevant ist kontraproduktives Verhalten, das Mitarbeiter absichtlich zeigen und das den Zielen der eigenen Organisation schadet sowie geltende Regeln verletzt. Korruption zählt zu kontraproduktivem Verhalten.

Korruption wird, wie jedes andere menschliche Verhalten auch, durch eine Interaktion von Personen- und Situationsfaktoren bestimmt (Becker-Carus/Wendt, 2017). Studien der Korruptionsforschungsgruppe Hannover/Münster/Wien (Heber, 2012; Heber, 2014; Linssen/Schäffer/Heber, 2017; Litzcke/Linssen/Maffenbeier/Schilling, 2012; Schön, 2011; Schön, 2016) belegen, dass Personen- und Situationsfaktoren auch die Korruptionswahrnehmung beeinflussen. Die Korruptionswahrnehmung beeinflusst wiederum die Bereitschaft, eine beobachtete Korruption zu melden. Insgesamt scheinen Personenfaktoren einen größeren Einfluss auf die Korruptionswahrnehmung zu haben als Situationsfaktoren (Litzcke/Linssen/Heber/Schön, 2015; Litzcke/Linssen/Schön/Heber, 2014).

Im Zusammenhang der Situationsfaktoren ist die Studie von Schön (2016) hervorzuheben, der die von ihm untersuchten Situationsfaktoren auf Basis von Expertenmeinungen hergeleitet (vergleiche auch Schön/Litzcke, eingereichter Artikel) und empirisch überprüft hat. Überraschenderweise zeigte keiner der von den Experten als relevant eingeschätzten Situationsfaktoren eine nachweisbare Wirkung. Vielmehr hatte ein Personenfaktor – die Einstellung zu Korruption – den stärksten Einfluss auf das Meldeverhalten von Korruption (Schön, 2016).

Die Ergebnisse der zitierten Studien sollten nicht überstrapaziert werden, weil korruptes Verhalten nicht unmittelbar untersucht wurde, sondern die Bewertung von Korruption. Trotzdem sind die Befunde interessant, weil sich Hinweise auf den Einfluss von Personenfaktoren auf Korruption finden. Gerade verlässliche Aussagen zu Personenfaktoren wären besonders hilfreich für eine zielgenaue Gestaltung von Präventionskonzepten und Sensibilisierungsmaßnahmen für Mitarbeiter.

Dunkelfelddelikt Korruption

Der Forschungszugang zu Korruption ist methodisch anspruchsvoll, weil Korruption als Dunkelfelddelikt nur schwer zu fassen ist und man nicht durchgängig mit ehrlichen Antworten von Befragten rechnen kann. Je größer das Dunkelfeld eines Verhaltens, hier Korruption, geschätzt wird, desto problematischer sind Forschungsansätze, die ausschließlich das Hellfeld berücksichtigen. Sieht man einmal von dem oft nur alltagspsychologischen Verständnis von Personenfaktoren in Hellfeldanalysen ab, bleibt die Problematik, dass die Anzahl entdeckter Korruptionsstraftaten lediglich auf eine mittlere einstellige Prozentzahl geschätzt wird (Bannenberg/Schaupensteiner, 2007). Erkenntnisse eines solch kleinen Hellfelds eignen sich folglich kaum für weitergehende Schlussfolgerungen und sollten nur in einer gut begründeten Ausnahme das Fundament für Wissen bilden.

Personenbezogene Forschungsansätze mit Bezug zum Dunkelfeld sind auch deshalb methodisch anspruchsvoll, weil lange ein valides Messinstrument in deutscher Sprache zur Erfassung der Einstellung zu Korruption fehlte. Zwar gibt es Integritätstests, die explizit zur Prognose kontraproduktiver Verhaltensweisen konzipiert sind, jedoch konzeptionell heterogen sind und neben Korruption weitere Verhaltensweisen erfassen.

Insofern war es hilfreich, dass mit der Hannoverschen Korruptionsskala (kurz: HKS 38) (Litzcke/Linssen/Hermanutz, 2014) ein Messinstrument erstellt wurde, welches die Einstellung zu Korruption zuverlässig und ökonomisch erfasst. Einstellungen sind „eine Gesamtbewertung eines Objekts, die auf kognitiven, affektiven und verhaltensbezogenen Informationen beruht“ (Maio/Haddock, 2010: 4). Jeder Mensch verfügt über eine Vielzahl an Einstellungen – auch zu Korruption. Manche Menschen haben eine eher korruptionsaffine Einstellung und bewerten Korruption positiv. Andere Menschen haben hingegen eine eher aversivere Einstellung zu Korruption und bewerten Korruption negativ.

Einstellungen sind ein geeigneter methodischer Zugang zum Dunkelfeld von Korruption, weil sie verhaltenswirksam werden können (Maio/Haddock, 2010). Man kann aufgrund der gemessenen Einstellungen zu Korruption zumindest Wahrscheinlichkeitsaussagen zu korruptem Verhalten treffen.

Die Hannoversche Korruptionsskala (HKS 38)

Die HKS 38 erfasst die explizite Einstellung zu Korruption im Selbsturteil anhand eines Multikomponentenmodells, das Einstellungen in drei Komponenten unterteilt: die kognitive, die affektive und die konative Komponente.

Die kognitive Einstellungskomponente umfasst Überzeugungen, Gedanken und Merkmale, die mit einem Einstellungsobjekt verbunden sind. Die affektive Einstellungskomponente umfasst die mit dem Einstellungsobjekt verbundenen Emotionen. Die konative Einstellungskomponente beinhaltet Verhaltensweisen gegenüber einem Einstellungsobjekt, die eine Testperson ausgeführt hat oder in Zukunft ausführen könnte (Maio/Haddock, 2010).

Zur Erfassung der expliziten Einstellung werden einer Testperson Fragen zu den drei Komponenten präsentiert, die von 1 = lehne ich stark ab bis 5 = stimme ich stark zu beantwortet werden können. Beantwortet eine Testperson alle 38 Fragen, lässt sich aus den Antworten ein Rohwert bilden, der die Einstellung zu Korruption abbildet. Wirklich aussagekräftig wird ein Rohwert – unabhängig davon, ob er für alle 38 Fragen aggregiert wird oder nur eine der drei Einstellungskomponenten erfasst – aber erst, wenn die Möglichkeit besteht, ihn in Relation zu einer repräsentativen Stichprobe zu interpretieren. Zwar ermöglicht auch ein Rohwert relative Vergleiche, für eine absolute Beurteilung – beispielsweise, wenn Risikobereiche in einer Organisation identifiziert werden sollen – eignen sich aber nur Abgleiche mit repräsentativen Stichproben. Solch eine repräsentative Stichprobe könnte beispielsweise branchenrepräsentativ oder bevölkerungsrepräsentativ sein. Für die HKS 38 sind bevölkerungsrepräsentative Normwerte für Deutschland verfügbar (Litzcke/Linssen/Hermanutz, 2014).

An einem Beispiel sei die Bedeutung von repräsentativen Normwerten beschrieben. Man stelle sich ein Unternehmen vor, in dem Mitarbeiter verschiedener Bereiche in der Vergangenheit bereits häufiger korrupt waren. Bislang ist es dem Unternehmen stets gelungen, die Korruptionstaten intern aufzuklären und eine öffentliche Berichterstattung, die rufschädigend wirken könnte, zu vermeiden. Von den korrupten Mitarbeitern hat man sich zudem getrennt.

Trotzdem ist die Geschäftsleitung aufgrund der Vorkommnisse für Korruption sensibilisiert und möchte wissen, welche Bereiche des Unternehmens besonders korruptionsgefährdet sind. Neben einer strukturellen Analyse, in der beispielsweise der Bereich Einkauf als korruptionsgefährdet eingeschätzt wird, möchte die Geschäftsführung auch das personenbezogene Risikopotenzial in die Analyse einbeziehen. Ein Betriebsrat stimmt der personenbezogenen Analyse des Risikopotenzials aber nur unter der Prämisse zu, dass die Analyse keine Rückschlüsse auf Einzelpersonen ermöglicht, sondern das Risikopotenzial aggregiert auf Bereichs- oder Unternehmensebene dargestellt wird.

Man entscheidet sich für den Einsatz der HKS 38 und bezieht einen vertrauenswürdigen externen Partner mit ein. Dieser Partner trägt einerseits die Verantwortung für die Datenerhebung und andererseits für die korrekte Auswertung. Zudem sichert der Kooperationspartner den Mitarbeitern in allen Datenerhebungen Anonymität zu. Anonymität ist deshalb wichtig, damit die späteren Befunde auch belastbar sind und Mitarbeiter nicht beispielsweise aus Angst vor einem Rückschluss auf die eigene Person sozial erwünscht antworten. Nach der Auswertung präsentiert der Partner der Geschäftsführung die Ergebnisse. Abbildung 1 stellt fiktive Auszüge der Ergebnisse dar. Je höher ein Wert, desto korruptionsaffiner ist die Einstellung innerhalb eines Bereichs.

Bereich

gemittelter Rohwert*

Prozentrang

Forschung und Entwicklung

85

60

Einkauf

96

80

Controlling

110

94

*die Standardabweichung des Mittelwerts sei in allen Fällen identisch

Abbildung 1: Fiktive Resultate einer Risikoanalyse (eigene Darstellung).

Die Zahlen in Abbildung 1 veranschaulichen unter anderem, dass im Bereich Controlling die höchsten Rohwerte erreicht werden und im Bereich Forschung und Entwicklung die niedrigsten. In Relation zu den anderen beiden Bereichen weisen die Mitarbeiter aus Forschung und Entwicklung eine aversivere Einstellung zu Korruption auf. Ungeklärt bliebe bei einer Betrachtung von Rohwerten aber, ob die Werte im Bereich Forschung und Entwicklung auch im unternehmensexternen Vergleich zufriedenstellend sind. Ein Vergleich mit den bevölkerungsrepräsentativen Normwerten für Deutschland zeigt, dass alle drei Bereiche überdurchschnittliche Werte erzielen. Der ausgewiesene Prozentrang verdeutlicht die überdurchschnittlichen Werte. Ein Prozentrang von 80 bedeutet beispielsweise, dass rund 79 Prozent aller Menschen in einer Bevölkerung niedrigere Werte erzielen und rund 19 Prozent höhere Werte. Übertragen auf den Bereich Controlling bedeutet es, dass in Deutschland nur rund 5 Prozent der Menschen eine korruptionsaffinere Einstellung aufweisen als die Mitarbeiter des Controllings. Umgekehrt haben rund 93 Prozent der Menschen in Deutschland eine aversivere Einstellung zu Korruption – bewerten Korruption somit negativer.

Zusammengefasst veranschaulicht das Beispiel die Bedeutung von Normwerten, denn ohne sie lassen sich Befunde oftmals nicht angemessen beurteilen. Hätte ein ungeschulter Beobachter die Resultate in Tabelle 1 anhand der Rohwerte beurteilt, wäre er womöglich zu dem Schluss gekommen, dass die Mitarbeiter in Forschung und Entwicklung wenig empfänglich für Korruption sind. Eine Umrechnung der Rohwerte zeigt jedoch, dass auch die Mitarbeiter in Forschung und Entwicklung – verglichen mit bevölkerungsrepräsentativen Normwerten – eine erhöhte1 korruptionsaffine Einstellung aufweisen. Präventionskonzepte und Sensibilisierungsmaßnahmen sollten sich folglich flächendeckend an alle Mitarbeiter der drei Bereiche richten und nicht etwa die aus Forschung und Entwicklung außen vorlassen.

Ein neues Messinstrument: Die Hannoversche Korruptionsskala Österreich-Version (HKS 38 Ö)

Das Bundesamt zur Korruptionsprävention und Korruptionsbekämpfung (kurz: BAK) ist in Österreich gemäß seinem gesetzlichen Auftrag auch für die Analyse von Korruptionsphänomenen und die Entwicklung geeigneter Präventionsmaßnahmen zuständig. In diesem Zusammenhang erschien es konsequent, Ursachenforschung zu betreiben, um daraus effizientere Präventionsansätze zu generieren. Dazu wurde in einem ersten Schritt die HKS 38 herangezogen und um Fragen zu soziodemographischen Daten ergänzt. Dieser Fragebogen wurde webbasiert an rund 1.680 Polizeischüler, Jus-Studierende und Studierende der Psychologie überprüft.

Im Detail erzielen weibliche Befragte eine höhere korruptionsaffine Einstellung als männliche Befragte mit der HKS 38. Dieser Unterschied der Geschlechter tritt auch konsistent in allen drei Einstellungskomponenten auf. Dieses Ergebnis ist insofern bemerkenswert, als Frauen aufgrund von Hellfeldanalysen meist als weniger korruptionsanfällig beschrieben werden als Männer. Vergleicht man die Polizei mit den anderen Berufsgruppen, heben sich die Einstellungswerte der Polizisten statistisch signifikant von denen der beiden anderen Gruppen ab: Die Polizei weist eine aversivere Einstellung zu Korruption auf als die beiden Vergleichsgruppen der Studierenden. Für eine detailliertere Darstellung der Ergebnisse zu den einzelnen Berufsgruppen vergleiche Linssen, Schäffer und Heber (2017).

Eine teststatistische Überprüfung der HKS 38 ergab, dass der Fragebogen in Österreich ähnlich zuverlässig misst wie in Deutschland. Ohne bevölkerungsrepräsentative Normwerte für Österreich ist eine Bedeutung für die praktische Arbeit in Unternehmen aber nur eingeschränkt gegeben. Deshalb wurde die Hannoversche Korruptionsskala Österreich-Version (kurz: HKS 38 Ö) erstellt, die sprachliche Besonderheiten des Kulturraums berücksichtigt und die an einer bevölkerungsrepräsentativen Normstichprobe für Österreich validiert wurde. Dies ermöglicht auch Aussagen anhand von Prozenträngen für die HKS 38 Ö, wie im obigen Beispiel veranschaulicht.

Aus Sicht eines Risikomanagements, das aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse in die Arbeit zur Korruptionsprävention einfließen lassen möchte, empfiehlt sich der Einsatz der HKS 38 oder der HKS 38 Ö. Beide Fragebögen messen zuverlässig und stellen bevölkerungsrepräsentative Normwerte kostenfrei zur Verfügung. Sobald mittels HKS 38 oder der HKS 38 Ö in einem Unternehmen ein Risikobereich identifiziert wurde, beispielsweise weil innerhalb eines Bereichs eine erhöhte korruptionsaffine Einstellung besteht, können Präventions- und Sensibilisierungsmaßnahmen gezielt dazu verwendet werden, die Einstellung der Personen in diesem Bereich aversiver zu gestalten.

Einstellungen sind zeitlich weniger stabil als andere Personenfaktoren und lassen sich verändern (Maio/Haddock, 2010). Dabei kann sich die Prävention und Sensibilisierung auch schwerpunktmäßig auf eine der drei Einstellungskomponenten (kognitiv – affektiv – konativ) richten, denn wie Linssen, Schäffer und Heber (2017) darstellen, erreichen die drei Berufsgruppen die höchsten Prozentränge in der konativen Komponente. Das ist insofern interessant, als die konative Komponente am ehesten verhaltenswirksam wird. Die höheren Prozentränge in der konativen Komponente bedeuten im Vergleich mit den anderen beiden Einstellungskomponenten Folgendes: Die Testpersonen finden Korruption zwar weniger gut (kognitive Komponente) und assoziieren eher negative Gefühle (affektive Komponente) damit – können sich korruptes Verhalten aber trotzdem eher vorstellen oder haben es bereits gezeigt (konative Komponente).

Aus der Forschung zu Einstellungen sind solche Unterschiede bekannt, denn beispielsweise resultiert eine Einstellung zum Blutspenden eher aus der affektiven Einstellungskomponente und eine Einstellung zu technischen Geräten eher aus der kognitiven (Maio/Haddock, 2010). Wenn solche Unterschiede in den Einstellungskomponenten zu Korruption bekannt sind, lassen sich auch passgenauere Präventionskonzepte und Sensibilisierungsmaßnahmen kreieren, die gezielt einzelne Einstellungskomponenten positiv in die gewünschte Richtung verändern.

Mit der HKS 38 Ö liegt nun auch für Österreich ein Messinstrument vor, mit dem sich Unterschiede in den Einstellungskomponenten zu Korruption auf Gruppenebene zuverlässig erfassen lassen und zu dem auch Normwerte verfügbar sind.

Literatur

  • Bannenberg, B./Schaupensteiner, W. J. (2007). Korruption in Deutschland. Portrait einer Wachstumsbranche (3. Auflage). München: Beck.

  • Becker-Carus, C./Wendt, M. (2017). Motivation (S. 485-538). In: C. Becker-Carus/M. Wendt (Hrsg.). Allgemeine Psychologie. Eine Einführung (2. Auflage). Berlin: Springer.

  • Heber, F. (2012). Korruption. Einfluss von organisationalem Zynismus und emotionaler Kompetenz auf die Korruptionsbewertung. Hannover: Hochschule Hannover. [Elektronische Ressource] Online verfügbar unter: https://serwiss.bib.hs-hannover.de/frontdoor/index/index/docId/329, zuletzt geprüft am 11.07.2017.

  • Heber, F. (2014). Personen und Situationsfaktoren von Korruption (S. 302-317). In: M. A. Niggli/L. Marty (Hrsg.). Risiken der Sicherheitsgesellschaft: Sicherheit, Risiko und Kriminalpolitik. Neue Kriminologische Schriftenreihe (Band 115). Mönchengladbach: Forum Verlag Godesberg.

  • Linssen, R./Schäffer, A./Heber, F. (2017). Die Gretchenfrage oder „Wie hast Du’s mit der Korruption?“. Ergebnisse der BAK-Studie „Einstellungen zu Korruption in Österreich“. SIAK-Journal. Zeitschrift für Polizeiwissenschaft und polizeiliche Praxis, 2/2017, S. 17-27.

  • Litzcke, S./Linssen, R./Heber, F./Schön, F. (2015). Korruptionsbewertung: Psychopathie, Intelligenz und das Fünf-Faktoren-Modell. Polizei & Wissenschaft, 16 (2), S. 2-23.

  • Litzcke, S./Linssen, R./Hermanutz, M. (2014). Hannoversche Korruptionsskala (HKS 38). Schriftenreihe Personalpsychologie (Band 1). Hannover: Hochschule Hannover. [Elektronische Ressource] Online verfügbar unter: https://serwiss.bib.hs-hannover.de/frontdoor/index/index/docId/488, zuletzt geprüft am 11.07.2017.

  • Litzcke, S./Linssen, R./Maffenbeier, S./Schilling, J. (2012). Korruption: Risikofaktor Mensch. Wahrnehmung – Rechtfertigung – Meldeverhalten. Wiesbaden: Springer VS.

  • Litzcke, S./Linssen, R./Schön, F./Heber, F. (2014). Situative Risikofaktoren von Korruption – Gelegenheit allein macht keine Diebe. Hannover: Hochschule Hannover. [Elektronische Ressource] Online verfügbar unter: https://serwiss.bib.hs-hannover.de/frontdoor/index/index/docId/498, zuletzt geprüft am 11.07.2017.

  • Maio, G. R./Haddock, G. (2010). The Psychology of Attitude and Attitude Change. Los Angeles: SAGE.

  • Neuberger, O. (2006). Mikropolitik und Moral in Organisationen: Herausforderung der Ordnung (2. Auflage). Stuttgart: Lucius & Lucius.

  • Schön, F. (2011). Korruption. Wie eine Hand die andere wäscht. Frankfurt am Main: Verlag für Polizeiwissenschaft.

  • Schön, F. (2016). Situative Einflussfaktoren auf das Meldeverhalten bei Korruption. Frankfurt: Verlag für Polizeiwissenschaft.

  • Schön, F./Litzcke, S. (eingereicht). Qualitativ und zugleich standardisiert – zur Qualitätssicherung qualitativer Daten.

Fußnoten

  1. Qua Definition kann strenggenommen ab einem Prozentrang von 51 von erhöhten Werten gesprochen werden.   ^

Autoren

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Aus Compliance-Sicht besonders relevant ist kontraproduktives Verhalten, das Mitarbeiter absichtlich zeigen und das den Zielen der eigenen Organisation schadet sowie geltende Regeln verletzt. Korruption zählt zu kontraproduktivem Verhalten. </p> \n<p> Korruption wird, wie jedes andere menschliche Verhalten auch, durch eine Interaktion von Personen- und Situationsfaktoren bestimmt (Becker-Carus/Wendt, 2017). Studien der Korruptionsforschungsgruppe Hannover/Münster/Wien (Heber, 2012; Heber, 2014; Linssen/Schäffer/Heber, 2017; Litzcke/Linssen/Maffenbeier/Schilling, 2012; Schön, 2011; Schön, 2016) belegen, dass Personen- und Situationsfaktoren auch die Korruptionswahrnehmung beeinflussen. Die Korruptionswahrnehmung beeinflusst wiederum die Bereitschaft, eine beobachtete Korruption zu melden. Insgesamt scheinen Personenfaktoren einen größeren Einfluss auf die Korruptionswahrnehmung zu haben als Situationsfaktoren (Litzcke/Linssen/Heber/Schön, 2015; Litzcke/Linssen/Schön/Heber, 2014). </p> \n<p> Im Zusammenhang der Situationsfaktoren ist die Studie von Schön (2016) hervorzuheben, der die von ihm untersuchten Situationsfaktoren auf Basis von Expertenmeinungen hergeleitet (vergleiche auch Schön/Litzcke, eingereichter Artikel) und empirisch überprüft hat. Überraschenderweise zeigte keiner der von den Experten als relevant eingeschätzten Situationsfaktoren eine nachweisbare Wirkung. Vielmehr hatte ein Personenfaktor – die Einstellung zu Korruption – den stärksten Einfluss auf das Meldeverhalten von Korruption (Schön, 2016). </p> \n<p> Die Ergebnisse der zitierten Studien sollten nicht überstrapaziert werden, weil korruptes Verhalten nicht unmittelbar untersucht wurde, sondern die Bewertung von Korruption. Trotzdem sind die Befunde interessant, weil sich Hinweise auf den Einfluss von Personenfaktoren auf Korruption finden. Gerade verlässliche Aussagen zu Personenfaktoren wären besonders hilfreich für eine zielgenaue Gestaltung von Präventionskonzepten und Sensibilisierungsmaßnahmen für Mitarbeiter. </p> \n<h2>Dunkelfelddelikt Korruption</h2> \n<p> Der Forschungszugang zu Korruption ist methodisch anspruchsvoll, weil Korruption als Dunkelfelddelikt nur schwer zu fassen ist und man nicht durchgängig mit ehrlichen Antworten von Befragten rechnen kann. Je größer das Dunkelfeld eines Verhaltens, hier Korruption, geschätzt wird, desto problematischer sind Forschungsansätze, die ausschließlich das Hellfeld berücksichtigen. Sieht man einmal von dem oft nur alltagspsychologischen Verständnis von Personenfaktoren in Hellfeldanalysen ab, bleibt die Problematik, dass die Anzahl entdeckter Korruptionsstraftaten lediglich auf eine mittlere einstellige Prozentzahl geschätzt wird (Bannenberg/Schaupensteiner, 2007). Erkenntnisse eines solch kleinen Hellfelds eignen sich folglich kaum für weitergehende Schlussfolgerungen und sollten nur in einer gut begründeten Ausnahme das Fundament für Wissen bilden. </p> \n<p> Personenbezogene Forschungsansätze mit Bezug zum Dunkelfeld sind auch deshalb methodisch anspruchsvoll, weil lange ein valides Messinstrument in deutscher Sprache zur Erfassung der Einstellung zu Korruption fehlte. Zwar gibt es Integritätstests, die explizit zur Prognose kontraproduktiver Verhaltensweisen konzipiert sind, jedoch konzeptionell heterogen sind und neben Korruption weitere Verhaltensweisen erfassen. </p> \n<p> Insofern war es hilfreich, dass mit der Hannoverschen Korruptionsskala (kurz: HKS 38) (Litzcke/Linssen/Hermanutz, 2014) ein Messinstrument erstellt wurde, welches die Einstellung zu Korruption zuverlässig und ökonomisch erfasst. Einstellungen sind „eine Gesamtbewertung eines Objekts, die auf kognitiven, affektiven und verhaltensbezogenen Informationen beruht“ (Maio/Haddock, 2010: 4). Jeder Mensch verfügt über eine Vielzahl an Einstellungen – auch zu Korruption. Manche Menschen haben eine eher korruptionsaffine Einstellung und bewerten Korruption positiv. Andere Menschen haben hingegen eine eher aversivere Einstellung zu Korruption und bewerten Korruption negativ. </p> \n<p> Einstellungen sind ein geeigneter methodischer Zugang zum Dunkelfeld von Korruption, weil sie verhaltenswirksam werden können (Maio/Haddock, 2010). Man kann aufgrund der gemessenen Einstellungen zu Korruption zumindest Wahrscheinlichkeitsaussagen zu korruptem Verhalten treffen. </p> \n<h2>Die Hannoversche Korruptionsskala (HKS 38)</h2> \n<p> Die HKS 38 erfasst die explizite Einstellung zu Korruption im Selbsturteil anhand eines Multikomponentenmodells, das Einstellungen in drei Komponenten unterteilt: die kognitive, die affektive und die konative Komponente. </p> \n<p> Die kognitive Einstellungskomponente umfasst Überzeugungen, Gedanken und Merkmale, die mit einem Einstellungsobjekt verbunden sind. Die affektive Einstellungskomponente umfasst die mit dem Einstellungsobjekt verbundenen Emotionen. Die konative Einstellungskomponente beinhaltet Verhaltensweisen gegenüber einem Einstellungsobjekt, die eine Testperson ausgeführt hat oder in Zukunft ausführen könnte (Maio/Haddock, 2010). </p> \n<p> Zur Erfassung der expliziten Einstellung werden einer Testperson Fragen zu den drei Komponenten präsentiert, die von 1 = lehne ich stark ab bis 5 = stimme ich stark zu beantwortet werden können. Beantwortet eine Testperson alle 38 Fragen, lässt sich aus den Antworten ein Rohwert bilden, der die Einstellung zu Korruption abbildet. Wirklich aussagekräftig wird ein Rohwert – unabhängig davon, ob er für alle 38 Fragen aggregiert wird oder nur eine der drei Einstellungskomponenten erfasst – aber erst, wenn die Möglichkeit besteht, ihn in Relation zu einer repräsentativen Stichprobe zu interpretieren. Zwar ermöglicht auch ein Rohwert relative Vergleiche, für eine absolute Beurteilung – beispielsweise, wenn Risikobereiche in einer Organisation identifiziert werden sollen – eignen sich aber nur Abgleiche mit repräsentativen Stichproben. Solch eine repräsentative Stichprobe könnte beispielsweise branchenrepräsentativ oder bevölkerungsrepräsentativ sein. Für die HKS 38 sind bevölkerungsrepräsentative Normwerte für Deutschland verfügbar (Litzcke/Linssen/Hermanutz, 2014). </p> \n<p> An einem Beispiel sei die Bedeutung von repräsentativen Normwerten beschrieben. Man stelle sich ein Unternehmen vor, in dem Mitarbeiter verschiedener Bereiche in der Vergangenheit bereits häufiger korrupt waren. Bislang ist es dem Unternehmen stets gelungen, die Korruptionstaten intern aufzuklären und eine öffentliche Berichterstattung, die rufschädigend wirken könnte, zu vermeiden. Von den korrupten Mitarbeitern hat man sich zudem getrennt. </p> \n<p> Trotzdem ist die Geschäftsleitung aufgrund der Vorkommnisse für Korruption sensibilisiert und möchte wissen, welche Bereiche des Unternehmens besonders korruptionsgefährdet sind. Neben einer strukturellen Analyse, in der beispielsweise der Bereich Einkauf als korruptionsgefährdet eingeschätzt wird, möchte die Geschäftsführung auch das personenbezogene Risikopotenzial in die Analyse einbeziehen. Ein Betriebsrat stimmt der personenbezogenen Analyse des Risikopotenzials aber nur unter der Prämisse zu, dass die Analyse keine Rückschlüsse auf Einzelpersonen ermöglicht, sondern das Risikopotenzial aggregiert auf Bereichs- oder Unternehmensebene dargestellt wird. </p> \n<p> Man entscheidet sich für den Einsatz der HKS 38 und bezieht einen vertrauenswürdigen externen Partner mit ein. Dieser Partner trägt einerseits die Verantwortung für die Datenerhebung und andererseits für die korrekte Auswertung. Zudem sichert der Kooperationspartner den Mitarbeitern in allen Datenerhebungen Anonymität zu. Anonymität ist deshalb wichtig, damit die späteren Befunde auch belastbar sind und Mitarbeiter nicht beispielsweise aus Angst vor einem Rückschluss auf die eigene Person sozial erwünscht antworten. Nach der Auswertung präsentiert der Partner der Geschäftsführung die Ergebnisse. Abbildung 1 stellt fiktive Auszüge der Ergebnisse dar. Je höher ein Wert, desto korruptionsaffiner ist die Einstellung innerhalb eines Bereichs. </p> \n<p> \n <div class=\"table-responsive\"> \n <table class=\"table\"> \n <tbody> \n <tr> \n <th xhtml:width=\"142\" scope=\"row\"> <p> Bereich </p></th> \n <td> <p> gemittelter Rohwert* </p></td> \n <td> <p> Prozentrang </p></td> \n </tr> \n <tr> \n <th xhtml:width=\"142\" scope=\"row\"> <p> Forschung und Entwicklung </p></th> \n <td> <p> 85 </p></td> \n <td> <p> 60 </p></td> \n </tr> \n <tr> \n <th xhtml:width=\"142\" scope=\"row\"> <p> Einkauf </p></th> \n <td> <p> 96 </p></td> \n <td> <p> 80 </p></td> \n </tr> \n <tr> \n <th xhtml:width=\"142\" scope=\"row\"> <p> Controlling </p></th> \n <td> <p> 110 </p></td> \n <td> <p> 94 </p></td> \n </tr> \n <tr> \n <th xhtml:colspan=\"3\" xhtml:width=\"322\" scope=\"row\"> <p> *die Standardabweichung des Mittelwerts sei in allen Fällen identisch </p></th> \n </tr> \n </tbody> \n </table> \n </div> </p> \n<p> <i>Abbildung 1: Fiktive Resultate einer Risikoanalyse (eigene Darstellung).</i> </p> \n<p> Die Zahlen in Abbildung 1 veranschaulichen unter anderem, dass im Bereich Controlling die höchsten Rohwerte erreicht werden und im Bereich Forschung und Entwicklung die niedrigsten. In Relation zu den anderen beiden Bereichen weisen die Mitarbeiter aus Forschung und Entwicklung eine aversivere Einstellung zu Korruption auf. Ungeklärt bliebe bei einer Betrachtung von Rohwerten aber, ob die Werte im Bereich Forschung und Entwicklung auch im unternehmensexternen Vergleich zufriedenstellend sind. Ein Vergleich mit den bevölkerungsrepräsentativen Normwerten für Deutschland zeigt, dass alle drei Bereiche überdurchschnittliche Werte erzielen. Der ausgewiesene Prozentrang verdeutlicht die überdurchschnittlichen Werte. Ein Prozentrang von 80 bedeutet beispielsweise, dass rund 79 Prozent aller Menschen in einer Bevölkerung niedrigere Werte erzielen und rund 19 Prozent höhere Werte. Übertragen auf den Bereich Controlling bedeutet es, dass in Deutschland nur rund 5 Prozent der Menschen eine korruptionsaffinere Einstellung aufweisen als die Mitarbeiter des Controllings. Umgekehrt haben rund 93 Prozent der Menschen in Deutschland eine aversivere Einstellung zu Korruption – bewerten Korruption somit negativer. </p> \n<p> Zusammengefasst veranschaulicht das Beispiel die Bedeutung von Normwerten, denn ohne sie lassen sich Befunde oftmals nicht angemessen beurteilen. Hätte ein ungeschulter Beobachter die Resultate in Tabelle 1 anhand der Rohwerte beurteilt, wäre er womöglich zu dem Schluss gekommen, dass die Mitarbeiter in Forschung und Entwicklung wenig empfänglich für Korruption sind. Eine Umrechnung der Rohwerte zeigt jedoch, dass auch die Mitarbeiter in Forschung und Entwicklung – verglichen mit bevölkerungsrepräsentativen Normwerten – eine erhöhte<q class=\"aloha-cite-wrapper aloha-cite--3528772542649876731\" note=\"Qua Definition kann strenggenommen ab einem Prozentrang von 51 von erhöhten Werten gesprochen werden.\" data-cite-id=\"-3528772542649876731\"><sup id=\"cite-ref--3528772542649876731\" contenteditable=\"false\"><a class=\"aloha-cite-index footnodelink\" href=\"#cite-note--3528772542649876731\">1</a></sup></q> korruptionsaffine Einstellung aufweisen. Präventionskonzepte und Sensibilisierungsmaßnahmen sollten sich folglich flächendeckend an alle Mitarbeiter der drei Bereiche richten und nicht etwa die aus Forschung und Entwicklung außen vorlassen. </p> \n<h2>Ein neues Messinstrument: Die Hannoversche Korruptionsskala Österreich-Version (HKS 38 Ö)</h2> \n<p> Das Bundesamt zur Korruptionsprävention und Korruptionsbekämpfung (kurz: BAK) ist in Österreich gemäß seinem gesetzlichen Auftrag auch für die Analyse von Korruptionsphänomenen und die Entwicklung geeigneter Präventionsmaßnahmen zuständig. In diesem Zusammenhang erschien es konsequent, Ursachenforschung zu betreiben, um daraus effizientere Präventionsansätze zu generieren. Dazu wurde in einem ersten Schritt die HKS 38 herangezogen und um Fragen zu soziodemographischen Daten ergänzt. Dieser Fragebogen wurde webbasiert an rund 1.680 Polizeischüler, Jus-Studierende und Studierende der Psychologie überprüft. </p> \n<p> Im Detail erzielen weibliche Befragte eine höhere korruptionsaffine Einstellung als männliche Befragte mit der HKS 38. Dieser Unterschied der Geschlechter tritt auch konsistent in allen drei Einstellungskomponenten auf. Dieses Ergebnis ist insofern bemerkenswert, als Frauen aufgrund von Hellfeldanalysen meist als weniger korruptionsanfällig beschrieben werden als Männer. Vergleicht man die Polizei mit den anderen Berufsgruppen, heben sich die Einstellungswerte der Polizisten statistisch signifikant von denen der beiden anderen Gruppen ab: Die Polizei weist eine aversivere Einstellung zu Korruption auf als die beiden Vergleichsgruppen der Studierenden. Für eine detailliertere Darstellung der Ergebnisse zu den einzelnen Berufsgruppen vergleiche Linssen, Schäffer und Heber (2017). </p> \n<p> Eine teststatistische Überprüfung der HKS 38 ergab, dass der Fragebogen in Österreich ähnlich zuverlässig misst wie in Deutschland. Ohne bevölkerungsrepräsentative Normwerte für Österreich ist eine Bedeutung für die praktische Arbeit in Unternehmen aber nur eingeschränkt gegeben. Deshalb wurde die Hannoversche Korruptionsskala Österreich-Version (kurz: HKS 38 Ö) erstellt, die sprachliche Besonderheiten des Kulturraums berücksichtigt und die an einer bevölkerungsrepräsentativen Normstichprobe für Österreich validiert wurde. Dies ermöglicht auch Aussagen anhand von Prozenträngen für die HKS 38 Ö, wie im obigen Beispiel veranschaulicht. </p> \n<p> Aus Sicht eines Risikomanagements, das aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse in die Arbeit zur Korruptionsprävention einfließen lassen möchte, empfiehlt sich der Einsatz der HKS 38 oder der HKS 38 Ö. Beide Fragebögen messen zuverlässig und stellen bevölkerungsrepräsentative Normwerte kostenfrei zur Verfügung. Sobald mittels HKS 38 oder der HKS 38 Ö in einem Unternehmen ein Risikobereich identifiziert wurde, beispielsweise weil innerhalb eines Bereichs eine erhöhte korruptionsaffine Einstellung besteht, können Präventions- und Sensibilisierungsmaßnahmen gezielt dazu verwendet werden, die Einstellung der Personen in diesem Bereich aversiver zu gestalten. </p> \n<p> Einstellungen sind zeitlich weniger stabil als andere Personenfaktoren und lassen sich verändern (Maio/Haddock, 2010). Dabei kann sich die Prävention und Sensibilisierung auch schwerpunktmäßig auf eine der drei Einstellungskomponenten (kognitiv – affektiv – konativ) richten, denn wie Linssen, Schäffer und Heber (2017) darstellen, erreichen die drei Berufsgruppen die höchsten Prozentränge in der konativen Komponente. Das ist insofern interessant, als die konative Komponente am ehesten verhaltenswirksam wird. Die höheren Prozentränge in der konativen Komponente bedeuten im Vergleich mit den anderen beiden Einstellungskomponenten Folgendes: Die Testpersonen finden Korruption zwar weniger gut (kognitive Komponente) und assoziieren eher negative Gefühle (affektive Komponente) damit – können sich korruptes Verhalten aber trotzdem eher vorstellen oder haben es bereits gezeigt (konative Komponente). </p> \n<p> Aus der Forschung zu Einstellungen sind solche Unterschiede bekannt, denn beispielsweise resultiert eine Einstellung zum Blutspenden eher aus der affektiven Einstellungskomponente und eine Einstellung zu technischen Geräten eher aus der kognitiven (Maio/Haddock, 2010). Wenn solche Unterschiede in den Einstellungskomponenten zu Korruption bekannt sind, lassen sich auch passgenauere Präventionskonzepte und Sensibilisierungsmaßnahmen kreieren, die gezielt einzelne Einstellungskomponenten positiv in die gewünschte Richtung verändern. </p> \n<p> Mit der HKS 38 Ö liegt nun auch für Österreich ein Messinstrument vor, mit dem sich Unterschiede in den Einstellungskomponenten zu Korruption auf Gruppenebene zuverlässig erfassen lassen und zu dem auch Normwerte verfügbar sind. </p> <div class=\"text-stoerer\">\n\t\t<div class=\"w-100 card-body\">\n\t\t\t<h2 class=\"card-title text-uppercase\">Literatur</h2>\n\t\t\t<div class=\"card-text \"><p> <ul> <li> <p> <i>Bannenberg, B./Schaupensteiner, W. J.</i>&nbsp;(2007). Korruption in Deutschland. Portrait einer Wachstumsbranche (3. Auflage). München: Beck. </p></li> <li> <p> <i>Becker-Carus, C./Wendt, M.</i>&nbsp;(2017). Motivation (S. 485-538). In: C. Becker-Carus/M. Wendt (Hrsg.). Allgemeine Psychologie. Eine Einführung (2. Auflage). Berlin: Springer. </p></li> <li> <p> <i>Heber, F.</i>&nbsp;(2012). Korruption. Einfluss von organisationalem Zynismus und emotionaler Kompetenz auf die Korruptionsbewertung. Hannover: Hochschule Hannover. [Elektronische Ressource] Online verfügbar unter: https://serwiss.bib.hs-hannover.de/frontdoor/index/index/docId/329, zuletzt geprüft am 11.07.2017. </p></li> <li> <p> <i>Heber, F.</i>&nbsp;(2014). Personen und Situationsfaktoren von Korruption (S. 302-317). In: M. A. Niggli/L. Marty (Hrsg.). Risiken der Sicherheitsgesellschaft: Sicherheit, Risiko und Kriminalpolitik. Neue Kriminologische Schriftenreihe (Band 115). Mönchengladbach: Forum Verlag Godesberg. </p></li> <li> <p> <i>Linssen, R./Schäffer, A./Heber, F.</i>&nbsp;(2017). Die Gretchenfrage oder „Wie hast Du’s mit der Korruption?“. Ergebnisse der BAK-Studie „Einstellungen zu Korruption in Österreich“. SIAK-Journal. Zeitschrift für Polizeiwissenschaft und polizeiliche Praxis, 2/2017, S. 17-27. </p></li> <li> <p> <i>Litzcke, S./Linssen, R./Heber, F./Schön, F.</i>&nbsp;(2015). Korruptionsbewertung: Psychopathie, Intelligenz und das Fünf-Faktoren-Modell. Polizei & Wissenschaft, 16 (2), S. 2-23. </p></li> <li> <p> <i>Litzcke, S./Linssen, R./Hermanutz, M.</i>&nbsp;(2014). Hannoversche Korruptionsskala (HKS 38). Schriftenreihe Personalpsychologie (Band 1). Hannover: Hochschule Hannover. [Elektronische Ressource] Online verfügbar unter: https://serwiss.bib.hs-hannover.de/frontdoor/index/index/docId/488, zuletzt geprüft am 11.07.2017. </p></li> <li> <p> <i>Litzcke, S./Linssen, R./Maffenbeier, S./Schilling, J.</i>&nbsp;(2012). Korruption: Risikofaktor Mensch. Wahrnehmung – Rechtfertigung – Meldeverhalten. Wiesbaden: Springer VS. </p></li> <li> <p> <i>Litzcke, S./Linssen, R./Schön, F./Heber, F.</i>&nbsp;(2014). Situative Risikofaktoren von Korruption – Gelegenheit allein macht keine Diebe. Hannover: Hochschule Hannover. [Elektronische Ressource] Online verfügbar unter: https://serwiss.bib.hs-hannover.de/frontdoor/index/index/docId/498, zuletzt geprüft am 11.07.2017. </p></li> <li> <p> <i>Maio, G. R./Haddock, G.</i>&nbsp;(2010). The Psychology of Attitude and Attitude Change. Los Angeles: SAGE. </p></li> <li> <p> <i>Neuberger, O. (</i>2006). Mikropolitik und Moral in Organisationen: Herausforderung der Ordnung (2. Auflage). Stuttgart: Lucius & Lucius. </p></li> <li> <p> <i>Schön, F.</i>&nbsp;(2011). Korruption. Wie eine Hand die andere wäscht. Frankfurt am Main: Verlag für Polizeiwissenschaft. </p></li> <li> <p> <i>Schön, F.</i>&nbsp;(2016). Situative Einflussfaktoren auf das Meldeverhalten bei Korruption. Frankfurt: Verlag für Polizeiwissenschaft. </p></li> <li> <p> <i>Schön, F./Litzcke, S.</i>&nbsp;(eingereicht). Qualitativ und zugleich standardisiert – zur Qualitätssicherung qualitativer Daten. </p></li> </ul> </p></div>\n\t\t</div>\n</div>\n","sidecolumn":null,"storiesmain":null,"storiesoverview":null,"headerimage":"","headertitle":"<h1 class=\"contentheader \">„Hannoversche Korruptionsskala“ misst individuelle Einstellungen zu Korruption</h1>","stoerercontainer":null,"stoerercontainer2":null,"stoererwerbebanner":"","insiderheads":null,"overviewunternehmenimage":null,"overviewunternehmentitle":null,"buttonviewall1":null,"buttonviewall2":null,"superelement":null,"topstory":null,"netzwerkpartnerlogoleiste":"","metadata":"<div class=\"info\"><eval>>partials/themes-startpage/newsauthors data=(renderNewsAuthors \"302,303\" userinfo)</eval>\n<br>01. September 2017 / Erschienen in Compliance Praxis 3/2017, S. 4</div>","footnotes":"<div class=\"footnote v-spacer footnote-editor-preview \"><h3>Fußnoten</h3><ol><li id=\"cite-note--3528772542649876731\"><span>Qua Definition kann strenggenommen ab einem Prozentrang von 51 von erhöhten Werten gesprochen werden.<a class=\"external\" target=\"_blank\" href=\"\"></a></span> &nbsp; <a class=\"footnodelink\" href=\"#cite-ref--3528772542649876731\">^</a></li></ol></div>\n","eventsmain":null,"eventsoverview":null,"eventsoverviewjson":null,"event":"","eventdates":"000-000","footer":"<footer class=\"d-flex flex-column flex-xl-row\">\n\t<span class=\"sr-only\">Footer</span>\n\t<ul class=\"nav footer-nav flex-row pb-4 pb-xl-0 w-100\" id=\"footernavigation\" role=\"navigation\">\n\t\t\t\t\t\t\t</ul>\n\t<div class=\"copyright flex-md-shrink-1 text-left text-md-right\">\n\t\t\t\t<img src=\"/static/compliance_praxis/files/images/LexisNexis.png\" alt=\"LexisNexis\">\n\t\t<p></p>\t</div>\n</footer>\n","footerglobal":"<eval>{cpConfigLoader \"global\" \"footer\"}</eval>","footerjson":null,"onetrust":null,"ogimagefallback":null,"ogimagefallbackheight":null,"ogimagefallbackwidth":null,"cpcouponlist":null,"taggedthemes":["Antikorruption","Compliance Officer","Compliance Organisation","Richtlinien"],"taggedcategories":["Aktuelles & Meinung"],"taggedorganizers":[],"taggedexhibitors":[],"taggedlecturers":[],"taggedmoderators":[],"taggedparticipants":[],"taggedauthors":["302","303"],"taggedmagazine":["Compliance Praxis 3/2017"],"taggedmagazinepage":"4","taggedadvertorial":[],"taggingcontainer":null,"authorsdetails":"<div><eval>>partials/content-page/authorsdetails</eval></div>","participantsdetails":null,"contactsdetails":null,"portalapp":"cpshop,cprelatedarticles,","sidecolumninsider":null,"sidecolumnthemen":null,"sidecolumnevents":null,"sidecolumnglobal":"\t<eval>{cpConfigLoader \"stoerer\" \"sidecolumnthemen\"}</eval>\n\t\t\t\t\t\t<eval>> partials/applications/cprelatedarticles applicationtag=\"cprelatedarticles\"</eval>\n\t\t\t","sidecolumntop":"<div class=\"row\"></div>","sidecolumnbottom":"<div class=\"row\"></div>","premium":null,"oecov":null,"textimage":null,"upcompanytaggedevents":null,"upcompanyadvertorialarticles":null,"personprofile":null,"cms_id":1349,"usermodule":null,"cpuseraccount":null,"meshroles":["anonymous"],"taggingusers":null,"magentoshopapp":"\n"}