{"id":220770,"date":"2026-06-30T07:00:49","date_gmt":"2026-06-30T05:00:49","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/?p=220770"},"modified":"2026-06-30T10:16:34","modified_gmt":"2026-06-30T08:16:34","slug":"arbeitsmarkt-das-unterschaetzte-potenzial-von-frauen-ab-50","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/2026\/06\/arbeitsmarkt-das-unterschaetzte-potenzial-von-frauen-ab-50\/","title":{"rendered":"Arbeitsmarkt: Das untersch\u00e4tzte Potenzial von Frauen ab 50"},"content":{"rendered":"<p>Mit der demografischen Alterung ver\u00e4ndert sich der Schweizer Arbeitsmarkt grundlegend. Die anstehende Pensionierungswelle der Babyboomer versch\u00e4rft den strukturellen Fachkr\u00e4ftemangel in den kommenden f\u00fcnf Jahren sp\u00fcrbar. Parallel dazu nimmt der Wunsch vieler Erwerbst\u00e4tiger zu, ihr Arbeitspensum zu reduzieren, was den Druck auf den Arbeitsmarkt zus\u00e4tzlich erh\u00f6ht.<a href=\"#footnote_1\" id=\"footnote-anchor_1\" class=\"inline-footnote__anchor\">[1]<\/a><\/p>\n<p>Personen zwischen 50 und 64 Jahren machen in den kommenden Jahrzehnten etwas mehr als ein Drittel der Bev\u00f6lkerung im erwerbsf\u00e4higen Alter aus. Sie verf\u00fcgen \u00fcber umfangreiches Erfahrungs- und Branchenwissen, das oft betriebsspezifisch gepr\u00e4gt und kurzfristig kaum ersetzbar ist. Daher werden sie f\u00fcr den Arbeitsmarkt immer wichtiger.<\/p>\n<h2 class=\"text__graphic-title\">Hohe Arbeitsmotivation und Loyalit\u00e4t<\/h2>\n<p>Eine aktuelle, repr\u00e4sentative Studie von Swissstaffing und GFS-Z\u00fcrich mit 1242 Befragten zeigt: Erwerbst\u00e4tige ab 50 weisen die h\u00f6chste Arbeitsmotivation aller Altersgruppen auf. 63 Prozent engagieren sich \u00fcberdurchschnittlich, deutlich mehr als die 18- bis 29-J\u00e4hrigen (45%) und die 30- bis 49-J\u00e4hrigen (55%). Besonders ausgepr\u00e4gt ist das Engagement von Frauen ab 50: 70 Prozent leisten bei der Arbeit mehr, als von ihnen erwartet wird. Das ist rund doppelt so viel wie bei den 18- bis 29-j\u00e4hrigen M\u00e4nnern (siehe Abbildung 1).<\/p>\n<p>Neben der hohen Leistungsbereitschaft f\u00e4llt auch die starke Loyalit\u00e4t dieser Gruppe auf. 71 Prozent der Frauen ab 50 wollen ihre Stelle nicht wechseln. Ein klarer Gegensatz zu j\u00fcngeren Erwerbst\u00e4tigen, von denen mehr als die H\u00e4lfte bei Gelegenheit einen Stellenwechsel in Betracht zieht. Die Stabilit\u00e4t spiegelt sich auch in der Arbeitszufriedenheit wider: 80 Prozent der Frauen ab 50 sind mit ihrer Arbeit zufrieden \u2013 mehr als in jeder anderen Altersgruppe.<\/p>\n<h2 class=\"text__graphic-title\">Abb. 1: \u00dcber zwei Drittel der Frauen ab 50 geben an, sich bei der Arbeit st\u00e4rker zu engagieren, als von ihnen erwartet wird \u00a0(2025)<\/h2>\n<h6 class=\"copy-small-bold\">INTERAKTIVE GRAFIK<\/h6>\n<div class=\"chart chart--normal\" id=\"BAER_06-2026_ABB1_DE\"><\/div>\n\n<script>\n$(function () {\n\n  const categories = [\n    'Ich engagiere mich st\u00e4rker, als von mir erwartet wird.',\n    'Ich erf\u00fclle meine Aufgaben so, wie es von mir erwartet wird.',\n    'Ich mache nur das, was unbedingt n\u00f6tig ist.'\n  ];\n\n  const series = [\n    { name: 'Frauen 50+', data: [70, 28, 2] },\n    { name: 'M\u00e4nner 50+', data: [58, 38, 4] },\n    { name: 'Frauen 30-49', data: [55, 43, 2] },\n    { name: 'M\u00e4nner 30-49', data: [55, 41, 4] },\n    { name: 'Frauen 18-29', data: [52, 48, 0] },\n    { name: 'M\u00e4nner 18-29', data: [36, 56, 8] }\n  ];\n\n  $('#BAER_06-2026_ABB1_DE').highcharts({\n\n    chart: {\n      type: 'bar',\n      marginLeft: 220\n    },\n\n    colors: [\"#5a7298\", \"#f07c2c\", \"#66b6bc\", \"#fbc65f\", \"#8a2a1d\", \"#2d5b52\"],\n\n    title: {\n      text: ''\n    },\n\n    xAxis: {\n      categories: categories,\n      labels: {\n        style: {\n          width: '180px',\n          whiteSpace: 'normal'\n        }\n      }\n    },\n\n    yAxis: {\n      min: 0,\n      max: 100,\n      title: {\n        text: null\n      },\n      labels: {\n        formatter: function () {\n          return Highcharts.numberFormat(this.value, 0, ',', '.') + '%';\n        }\n      }\n    },\n\n    legend: {\n      enabled: true\n    },\n\n    tooltip: {\n      pointFormatter: function () {\n        return this.series.name + ': <b>' +\n          Highcharts.numberFormat(this.y, 0, ',', '.') + '%<\/b><br\/>';\n      }\n    },\n\n    plotOptions: {\n      series: {\n        dataLabels: {\n          enabled: false,\n          formatter: function () {\n            return Highcharts.numberFormat(this.y, 0, ',', '.') + '%';\n          }\n        }\n      }\n    },\n\n    series: series\n\n  });\n});\n<\/script>\n<div class=\"diagram-legend\">Anmerkung: Die Basis bilden erwerbst\u00e4tige Befragte (n=1072).<\/div>\n<div class=\"diagram-legend\">Quelle: Swissstaffing, GFS-Z\u00fcrich | Grafik: Die Volkswirtschaft<\/div>\n<h2 class=\"text__graphic-title\">Ungenutztes Potenzial<\/h2>\n<p>Mit \u00fcber 345\u2019000 Personen bilden Nichterwerbst\u00e4tige im Alter von 50 bis 64 Jahren die gr\u00f6sste potenzielle Arbeitskr\u00e4ftereserve der Schweiz. Die Befragung zeigt, dass 58 Prozent der Frauen und 61 Prozent der M\u00e4nner dieser Altersgruppe grunds\u00e4tzlich bereit w\u00e4ren, (wieder) eine Erwerbst\u00e4tigkeit aufzunehmen. Daher k\u00f6nnten rund 200\u2019000 Personen f\u00fcr den Arbeitsmarkt gewonnen werden \u2013 mit steigender Tendenz bis zum Jahr 2050 (siehe Abbildung 2). 62 Prozent von ihnen sind Frauen. Damit stellt jene Gruppe, die im Erwerbsleben die h\u00f6chste Leistungsbereitschaft zeigt, zugleich das gr\u00f6sste ungenutzte Arbeitskr\u00e4ftepotenzial der Schweiz dar.<\/p>\n<h2 class=\"text__graphic-title\">Abb. 2: Die Anzahl nicht erwerbst\u00e4tige Personen zwischen 50 und 64 Jahren, die arbeiten m\u00f6chten, steigt<\/h2>\n<h6 class=\"copy-small-bold\">INTERAKTIVE GRAFIK<\/h6>\n<div class='chart chart--normal' id='BAER_06-2026_ABB2_DE'><\/div>\n\n<script>\n$(function () {\n\n    $('#BAER_06-2026_ABB2_DE').highcharts({\n\n        chart: {\n            type: 'spline'\n        },\n\n        colors: [\"#5a7298\", \"#f07c2c\"],\n\n        title: {\n            text: ''\n        },\n\n        subtitle: {\n            text: ''\n        },\n\n        plotOptions: {\n            spline: {\n                marker: {\n                    enabled: false\n                }\n            }\n        },\n\n        xAxis: {\n\n            title: {\n                text: ''\n            },\n\n            categories: [\n                '2025',\n                '2026',\n                '2027',\n                '2028',\n                '2029',\n                '2030',\n                '2031',\n                '2032',\n                '2033',\n                '2034',\n                '2035',\n                '2036',\n                '2037',\n                '2038',\n                '2039',\n                '2040',\n                '2041',\n                '2042',\n                '2043',\n                '2044',\n                '2045',\n                '2046',\n                '2047',\n                '2048',\n                '2049',\n                '2050',\n                '2051',\n                '2052',\n                '2053',\n                '2054',\n                '2055'\n            ]\n        },\n\n        tooltip: {\n            headerFormat: '{point.key}: ',\n            pointFormatter: function () {\n                return '<b>' +\n                    Highcharts.numberFormat(this.y, 0, ',', \"'\") +\n                    '<\/b>';\n            }\n        },\n\n        yAxis: {\n\n            min: 70000,\n\n            title: {\n                text: 'Anzahl'\n            },\n\n            labels: {\n                x: -10,\n                formatter: function () {\n                    return Highcharts.numberFormat(this.value, 0, ',', \"'\");\n                }\n            }\n        },\n\n        series: [\n\n            {\n                name: 'Frauen 50-64 Jahre',\n                data: [\n                    126052,\n                    125959,\n                    125695,\n                    125218,\n                    124711,\n                    124615,\n                    124567,\n                    124766,\n                    124883,\n                    125248,\n                    125864,\n                    126614,\n                    127545,\n                    128848,\n                    130173,\n                    131661,\n                    132983,\n                    134301,\n                    135351,\n                    136152,\n                    136732,\n                    137307,\n                    137647,\n                    137991,\n                    138141,\n                    138231,\n                    137981,\n                    137751,\n                    137246,\n                    136844,\n                    136599\n                ]\n            },\n\n            {\n                name: 'M\u00e4nner 50-64 Jahre',\n                data: [\n                    78399,\n                    78280,\n                    78105,\n                    77811,\n                    77450,\n                    77341,\n                    77327,\n                    77479,\n                    77672,\n                    78026,\n                    78490,\n                    79071,\n                    79759,\n                    80720,\n                    81648,\n                    82750,\n                    83840,\n                    84817,\n                    85663,\n                    86396,\n                    86938,\n                    87499,\n                    87940,\n                    88331,\n                    88612,\n                    88915,\n                    88970,\n                    88993,\n                    88837,\n                    88747,\n                    88566\n                ]\n            }\n\n        ]\n\n    });\n\n});\n<\/script>\n<div class=\"diagram-legend\">Anmerkung Berechnung: Anzahl Nichterwerbst\u00e4tige zwischen 50 und 64 Jahren gem\u00e4ss Sake 2024 multipliziert mit dem Anteil der Nichterwerbst\u00e4tigen, die arbeiten m\u00f6chten. Die Jahre 2025\u20132050 basieren auf einem Szenario.<\/div>\n<div class=\"diagram-legend\">Quelle: Swissstaffing, GFS-Z\u00fcrich, Bundesamt f\u00fcr Statistik; Schweizerische Arbeitskr\u00e4fteerhebung (Sake) 2024 | Grafik: Die Volkswirtschaft<\/div>\n<h2 class=\"text__graphic-title\">Flexibilit\u00e4t als Schl\u00fcssel<\/h2>\n<p>Flexible Arbeitsmodelle helfen, dieses Potenzial besser auszusch\u00f6pfen. Sie tragen dazu bei, den Wiedereinstieg zu erleichtern, Motivation zu erhalten und die Erwerbsbeteiligung zu verl\u00e4ngern. F\u00fcr Frauen ab 50 sind insbesondere flexible Arbeitszeiten (82%) und Teilzeitmodelle (81%) entscheidend. Auch Homeoffice und Jobsharing spielen eine wichtige Rolle. M\u00e4nner derselben Altersgruppe bevorzugen h\u00e4ufiger projektbasierte oder freiberufliche T\u00e4tigkeiten.<\/p>\n<p>Bemerkenswert ist, dass rund die H\u00e4lfte der nicht erwerbst\u00e4tigen Frauen ab 50 eine Erwerbst\u00e4tigkeit aufnehmen w\u00fcrde, wenn sie Arbeitszeit oder Arbeitsvolumen flexibel gestalten k\u00f6nnte. Dies deutet darauf hin, dass nicht die mangelnde Arbeitsbereitschaft, sondern die fehlende Verf\u00fcgbarkeit passender Arbeitsmodelle die Ursache f\u00fcr die Nichterwerbst\u00e4tigkeit ist.<\/p>\n<p>Die zentrale Herausforderung besteht darin, geeignete Rahmenbedingungen zu schaffen. Dazu geh\u00f6ren flexible Arbeitsmodelle, altersneutrale Rekrutierungsprozesse und eine st\u00e4rkere Anerkennung nicht linearer Erwerbsbiografien. Damit l\u00e4sst sich das Potenzial von Frauen ab 50 besser nutzen. Gelingt dies, kann ein wesentlicher Beitrag zur Entsch\u00e4rfung des Fachkr\u00e4ftemangels geleistet werden \u2013 bei gleichzeitiger St\u00e4rkung der inl\u00e4ndischen Erwerbsbasis.<\/p>\n<ol class=\"footnote\"><li id=\"footnote_1\" class=\"footnote--item\">Siehe Swissstaffing (2024). Mehr Arbeitskr\u00e4fte dank Selbstbestimmung. Erwerbst\u00e4tige wollen gr\u00f6ssere Flexibilit\u00e4t. White Paper.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_1\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mit der demografischen Alterung ver\u00e4ndert sich der Schweizer Arbeitsmarkt grundlegend. Die anstehende Pensionierungswelle der Babyboomer versch\u00e4rft den strukturellen Fachkr\u00e4ftemangel in den kommenden f\u00fcnf Jahren sp\u00fcrbar. 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Sie ist repr\u00e4sentativ hinsichtlich Alter, Geschlecht, Bildung und Sprachregion. Die Befragung fand vom 15. September bis zum 8. 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