Mitarbeitende motivieren

Domingo Valero () and Sylvia Manchen Spörri ()
Additional contact information
Domingo Valero: Hochschule Luzern Wirtschaft
Sylvia Manchen Spörri: Hochschule Luzern Wirtschaft

Chapter Kapitel 9 in Leadership und People Management, 2022, pp 137-148 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Dieser Beitrag behandelt das Konzept der Arbeitsmotivation. Entgegen langjährigen Forschungsbefunden besteht in vielen Unternehmen eine Diskrepanz zwischen dem Wissen darüber, wie motiviert werden sollte, und dem Vorgehen, wie effektiv motiviert wird. Die Gestaltung motivierender Arbeit in heutigen Wissensgesellschaften erfordert Kenntnisse über motivationstheoretische Modelle und Befunde aus der motivationspsychologischen Forschung. Wir greifen in diesem Kapitel aus einer Vielzahl von motivationstheoretischen Ansätzen drei auf, welche für Führungskräfte wertvoll sind, nämlich die Zielsetzungstheorie, die Selbstbestimmungstheorie und das integrative Motivationsmodell nach Ford. Unter Berücksichtigung von Merkmalen der Arbeit wie der Mitarbeitenden formulieren wir dann in einer Reihe von kurzen Fallbeispielen Vorschläge dazu, wie die Motivation der dargestellten Mitarbeitenden analysiert und gefördert werden kann.

Keywords: Motivation; Arbeitsmotivation; Leistung; Motivationstheorie; Zielsetzungstheorie; Selbstbestimmungstheorie; Motivational Systems Theory (search for similar items in EconPapers)
Date: 2022
References: Add references at CitEc
Citations:

There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-658-35521-0_9

Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783658355210

DOI: 10.1007/978-3-658-35521-0_9

Access Statistics for this chapter

More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla () and Springer Nature Abstracting and Indexing ().