Wie im IAB-Kurzbericht 12/2025 ausführlich dargestellt, hat sich die Nutzung von Kurzzeitkonten seit 2013 deutlich ausgeweitet. Dies betrifft einerseits die Zahl der Betriebe, die dieses Instrument flexibler Arbeitszeitgestaltung nutzen als auch die Zahl der Beschäftigten, die ein solches Konto führen.
Regionale Unterschiede
Zwischen Ost- und Westdeutschland bestehen auf den ersten Blick kaum Unterschiede (vgl. Tabelle 1). In beiden Landesteilen haben 2023 knapp 30 Prozent aller Betriebe Arbeitszeitkonten genutzt (27 Prozent im Osten, 29 Prozent im Westen). Insgesamt hatten im Westen 37 Prozent aller Beschäftigten ein Konto, im Osten 38 Prozent. Es waren 74 Mio. Stunden auf Konten in ostdeutschen Betrieben und Verwaltungen gebucht, 399 Mio. in westdeutschen, das entspricht ungefähr der Beschäftigungsverteilung zwischen beiden Landesteilen.
Außer bei den Kleinbetrieben mit unter 10 Beschäftigten ist der Anteil der Betriebe, die Kurzzeitkonten nutzen, im Osten etwas höher als im Westen. Bei Großbetrieben ab 250 Beschäftigten ist jedoch im Osten der Anteil der Beschäftigten mit einem solchen Konto geringer, wodurch sich bei der insgesamt verbuchten Stundenzahl eine hohe Differenz zeigt (27 Mio. vs. 205 Mio.).
In zahlreichen Wirtschaftszweigen nutzen ostdeutsche Betriebe Arbeitszeitkonten häufiger als westdeutsche, beispielsweise in der Land- und Fortwirtschaft (25% der Betriebe im Westen vs. 40% im Osten), im Verkehr und der Lagerei (23% vs. 33%) und im Bereich Information/Kommunikation (24% vs. 30%). Aber in den drei Wirtschaftsbereichen, die gesamtwirtschaftlich die meisten Stunden verzeichnen – Handel, Instandhaltung und Reparatur, Gesundheits- und Sozialwesen sowie der Bereich Öffentliche Verwaltung/Verteidigung – nutzen ostdeutsche Betriebe die Konten seltener und ein nur geringer Anteil aller Stunden entfällt auf sie.
Tabelle 1: Verbreitung von Kurzzeitkonten im 4. Quartal 2023 nach Region Anteile in Prozent, Bestände in Mio. Stunden
Quelle: IAB-Stellenerhebung, hochgerechnete Werte
Keine Daten vorhanden | Anteil der Betriebe mit Kurzzeitkonto an allen Betrieben | Anteil der Beschäftigten mit Kurzzeitkonto an allen Beschäftigten | Bestand der Stunden auf Kurzzeitkonten | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Gesamt | West | Ost | Gesamt | West | Ost | Gesamt | West | Ost | |
in Prozent | in Prozent | in Mio. Stunden | |||||||
Gesamt | 29 | 29 | 27 | 37 | 37 | 38 | 473 | 399 | 74 |
... nach Betriebsgröße | |||||||||
Betriebsgröße: 1-9 Beschäftigte | 21 | 22 | 19 | 20 | 20 | 19 | 24 | 20 | 4 |
Betriebsgröße: 10-49 Beschäftigte | 41 | 40 | 44 | 33 | 33 | 35 | 100 | 82 | 18 |
Betriebsgröße: 50-249 Beschäftigte | 49 | 48 | 54 | 40 | 39 | 45 | 117 | 92 | 25 |
Betriebsgröße: 250 und mehr Beschäftigte | 52 | 52 | 56 | 48 | 49 | 42 | 232 | 205 | 27 |
... nach Wirtschaftszweig | |||||||||
Land- und Forstwirtschaft, Fischerei | 28 | 25 | 40 | 33 | 32 | 34 | 6 | 4 | 2 |
Bergbau, Energie- und Wasserversorgung | 36 | 33 | 45 | 47 | 44 | 56 | 9 | 7 | 2 |
Verarb. Gewerbe: Ernährung, Textil, bekleidung, Möbel | 30 | 29 | 34 | 37 | 38 | 31 | 14 | 13 | 2 |
Verarb. Gewerbe: Holz, Papier, Druck | 28 | 29 | 22 | 37 | 41 | 17 | 4 | 4 | 0 |
Verarb. Gewerbe: Chemie, Kunststoff, Glas, Baustoffe | 33 | 33 | 33 | 41 | 40 | 49 | 10 | 8 | 2 |
Verarb. Gewerbe: Metalle, Metallerzeugung | 33 | 33 | 33 | 36 | 37 | 24 | 14 | 13 | 1 |
Verarb. Gewerbe: Maschinen, Elektrotechnik, Fahrzeuge | 35 | 35 | 36 | 33 | 33 | 39 | 35 | 31 | 4 |
Baugewerbe | 30 | 31 | 23 | 31 | 32 | 27 | 31 | 26 | 5 |
Handel; Instandhalthaltung und Reparatur | 26 | 27 | 22 | 33 | 32 | 37 | 84 | 79 | 5 |
Verkehr und Lagerei | 25 | 23 | 33 | 29 | 28 | 34 | 22 | 17 | 5 |
Gastgewerbe | 30 | 29 | 34 | 38 | 37 | 40 | 13 | 11 | 2 |
Information und Kommunikation | 25 | 24 | 30 | 37 | 41 | 19 | 15 | 14 | 1 |
Erbringung von Finanz- und Versicherungsdienstleistungen | 11 | 11 | 10 | 54 | 52 | 63 | 16 | 14 | 2 |
Grundstücks- und Wohnungswesen | 19 | 18 | 22 | 28 | 28 | 28 | 2 | 2 | 0 |
Erbringung von freiber., wiss. | 25 | 26 | 21 | 35 | 35 | 31 | 28 | 24 | 4 |
Erbringung von sonstigen wirt. Dienstleistungen | 36 | 35 | 37 | 34 | 30 | 53 | 43 | 28 | 15 |
Öffentliche Verwaltung, Verteidigung | 44 | 45 | 38 | 49 | 50 | 43 | 38 | 32 | 6 |
Erziehung und Unterricht | 33 | 32 | 36 | 38 | 39 | 34 | 12 | 9 | 3 |
Gesundheits- und Sozialwesen | 38 | 40 | 29 | 43 | 42 | 46 | 65 | 54 | 10 |
Kunst, Unterhaltung und Erholung | 26 | 25 | 26 | 40 | 38 | 48 | 5 | 4 | 1 |
Erbringung von sonstigen Dienstleistungen | 26 | 27 | 22 | 31 | 31 | 28 | 7 | 6 | 1 |
... nach betrieblicher Mitbestimmung | |||||||||
Existenz Betriebs- oder Personalrat | 70 | 46 | 50 | 48 | 48 | 47 | 274 | 239 | 35 |
Kein Betriebs- oder Personalrat | 39 | 28 | 26 | 31 | 31 | 34 | 199 | 160 | 39 |
... nach Tarifbindung | |||||||||
Branchen / Firmen / Haustarifvertrag | 50 | 35 | 35 | 44 | 43 | 46 | 320 | 276 | 45 |
Orientierung am Tarifvertrag | 43 | 31 | 29 | 33 | 33 | 36 | 74 | 62 | 12 |
Kein Tarifvertrag | 35 | 25 | 25 | 29 | 29 | 31 | 78 | 61 | 17 |
Regressionen zur Untersuchung der Bestimmungsfaktoren für die Nutzung von Arbeitszeitkonten und die Zahl der verbuchten Stunden
Um herauszufinden, welche Betriebe systematisch häufiger Arbeitszeitkonten nutzen und wie stark die Wahrscheinlichkeit ihrer Nutzung von bestimmten betrieblichen Merkmalen wie Region, Betriebsgröße, Branche, Tarifbindung oder Beschäftigtenstrukturen abhängt, wurden logistische Regressionen durchgeführt. Dabei ist die Nutzung von Kurzzeitkonten die abhängige Variable. Als erklärende Variablen dienen zahlreiche betriebsspezifische Merkmale, die aus der IAB-Stellenerhebung zur Verfügung stehen.
Die Ergebnisse sind in der Tabelle 2 (Modell 1 und 2) in Form von Odds-Ratios dargestellt. Die Sterne geben das Signifikanzniveau an (hat ein Wert nicht mindestens einen Stern, lassen sich keine signifikanten Unterschiede (Schwellenwert p<.05) zur gewählten Referenzkategorie bestimmen). Signifikante Werte über Eins bedeuten eine höhere Wahrscheinlichkeit für die betriebliche Nutzung von Arbeitszeitkonten im Vergleich zur Referenzkategorie, während signifikante Werte kleiner Eins eine geringere Nutzungswahrscheinlichkeit anzeigen.
Weiterhin wurden mit OLS-Regressionen für die Betriebe mit Kurzzeitkonten die Bestimmungsfaktoren für die durchschnittliche Zahl der Stunden je Beschäftigten auf diesen Konten untersucht (Tabelle 2, Modell 3 und 4). Hier geben die Regressionskoeffizienten den Zusammenhang in Stunden wieder. Signifikante Werte größer Null kennzeichnen einen positiven, signifikante Werte kleiner Null einen negativen Zusammenhang, wiederum bezogen auf die jeweilige Referenzkategorie. Die Sterne kennzeichnen auch hier die Signifikanzniveaus.
Berechnet werden jeweils zwei Regressionsmodelle, die einen unterschiedlichen Zeitraum umfassen. Das erste enthält den gesamten Zeitraum 2013 bis 2023 ohne die Variable Betriebs-/Personalrat, die erst ab dem Jahr 2016 erhoben wurde. Das zweite enthält die Variable Betriebs-/Personalrat und kann deshalb nur für einen verkürzten Zeitraum 2016 bis 2023 berechnet werden.
Die Ergebnisse der logistischen Regressionen bestätigen, dass sich die Wahrscheinlichkeit der Nutzung von Kurzzeitkonten mit der Betriebsgröße erhöht. Auch eine Tarifbindung erhöht die Wahrscheinlichkeit signifikant. Hinsichtlich der durchschnittlichen Stundenzahl auf den Konten haben weder Betriebsgröße noch Tarifbindung in Modell 1 signifikanten Einfluss.
In den Schätzungen werden alle Teilbereiche des Verarbeitenden Gewerbes zu einer Kategorie (Referenzkategorie) zusammengefasst. Im Vergleich zum Verarbeitenden Gewerbe zeigen insbesondere die Land- und Forstwirtschaft und das Gastgewerbe eine statistisch signifikant höhere Wahrscheinlichkeit dafür, dass Betriebe Kurzzeitkonten nutzen. Dagegen haben beispielsweise die Branchen Information und Kommunikation oder die Finanz- und Versicherungsdienstleistungen eine signifikant geringere Wahrscheinlichkeit.
Die wirtschaftszweigspezifischen Ergebnisse bezüglich der Stundenzahl auf den Kurzzeitkonten bestätigen in Teilen die deskriptiven Befunde zum Jahr 2023 aus Tabelle 1, auch wenn die Regressionsmodelle den gesamten Zeitraum 2013 bis 2023 berücksichtigen. Demnach hatten vor allem die Beschäftigten in der Land- und Forstwirtschaft, und mit etwas Abstand der Bereich Erbringung sonstiger wirtschaftlicher Dienstleistungen im Gesamtzeitraum signifikant mehr Zeit auf ihren Kurzzeitkonten verbucht, während Beschäftigte im Finanz- und Versicherungswesen und im Grundstücks- und Wohnungswesen signifikant weniger Stunden gebucht hatten, jeweils im Vergleich zum Verarbeitenden Gewerbe.
Die Stundenzahl ist bei einem höheren Frauenanteil signifikant geringer. Möglicherweise nutzen Betriebe mit vergleichsweise vielen weiblichen Beschäftigten Arbeitszeitkonten nicht nur in Hinblick auf Auslastungsschwankungen, sondern verstärkt auch für eine bessere Vereinbarkeit von Beruf und Familie. Zudem haben Frauen aufgrund ihrer stärkeren Einbindung in Sorge- und Hausarbeit oft weniger Spielraum, größere Zeitguthaben anzusparen.
Der Teilzeitanteil zeigt in den Regressionen keine Bedeutung, dieser Effekt dürfte zudem bereits zum Großteil durch die Variable „Frauenanteil“ absorbiert werden, da vor allem Frauen teilzeitbeschäftigt sind. Ein höherer Anteil geringfügig Beschäftigter verringert erwartungsgemäß die Wahrscheinlichkeit für die Nutzung von Kurzzeitkonten, hat aber keinen signifikanten Effekt auf die Stundenzahl.
Die Vakanzrate hat einen signifikant positiven Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit der Nutzung von Kurzzeitkonten, jedoch nicht auf den durchschnittlichen Stundenbestand. Vor allem bestehende wirtschaftliche Einschränkungen durch zu wenige Arbeitskräfte zeigen signifikant positive Effekte in beiden Schätzungen. Die Nutzung von Arbeitszeitkonten fällt also in Betrieben mit Fachkräftemangel höher aus und die flexible Nutzung von Kurzzeitkonten hilft, bei Arbeitskräftemangel Bedarfe zu decken. In Betrieben mit Aktivitätshemmnissen in Bezug auf zu wenig Aufträge oder Umsätze – was auf größere Schwankungen in der Geschäftstätigkeit hinweisen könnte – sind Kurzzeitkonten ebenfalls häufiger anzutreffen. Der Stundenbestand ist aufgrund der geringeren Auslastung jedoch deutlich niedriger.
Das Modell 2 zeigt unter Berücksichtigung der Variablen Betriebs- bzw. Personalrat, dass dessen Existenz die Wahrscheinlichkeit der Nutzung von Kurzzeitkonten signifikant erhöht, was auf die Bedeutung flexibler Arbeitszeitmodelle aus Sicht der Arbeitnehmerschaft hinweist. Bis auf die Koeffizienten einzelner Wirtschaftszweige und des Frauenanteils, sind Signifikanz, Richtung und Stärke der Variablen in Modell 1 sowie dem verkürzten Modell 2 weitestgehend stabil.
Ähnliches lässt sich auch für die Koeffizienten der OLS-Regressionen in Modell 3 und 4 feststellen. Diese unterscheiden sich insbesondere hinsichtlich der Ergebnisse für die Region und die Tarifbindung. So weisen die Schätzungen unter Berücksichtigung der Variable Betriebs- und Personalrat bei dessen Existenz niedrigere Bestände auf. Dies verdeutlicht, dass sich Betriebs- bzw. Personalräte aktiv für die Interessen der Beschäftigten und die Begrenzung und Kontrolle der Arbeitszeit im Rahmen flexibler Arbeitszeitmodelle einsetzen. In tarifgebundenen Betrieben, in Großbetrieben und im Westen sind die Bestände signifikant höher als in den Referenzkategorien. Dies könnte auch damit zusammenhängen, dass die Arbeitszeit in diesen Betrieben niedriger ausfällt (Ragnitz 2023) und deshalb Arbeitnehmern in diesen Betrieben leichter Guthaben aufbauen können.
Darüber hinaus lassen sich auch Methodeneffekte feststellen. So haben Betriebe, die online antworten, auch häufiger Kurzzeitkonten. Ihr Stundenbestand liegt jedoch im Schnitt niedriger; ebenfalls niedriger liegt der Stundenbestand, wenn diese Zahl geschätzt wurde und beispielsweise nicht aus einem Zeiterfassungssystem übernommen wurde.
Tabelle 2: Ergebnisse der multivariaten Analysen
Signifikanzniveaus: + p < .1; * p<.05; ** p<.01; *** p<.001
Anmerkungen: ungewichtet
Quelle: IAB-Stellenerhebung
Logistische Regressionen: Kurzzeitkonto im Betrieb | OLS-Regressionen: Stundenbestand je Arbeitnehmer auf Kurzzeitkonto | |||
---|---|---|---|---|
Modell 1 Odds-Ratios |
Modell 2 Odds-Ratios |
Modell 3 Stunden |
Modell 4 Stunden |
|
Region | ||||
Ostdeutschland (Ref.) | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden |
Westdeutschland | 0,851*** | 0,815*** | 0,419 | 1,306* |
Befragungsjahr | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden |
2013 | (Ref,) | Keine Daten vorhanden | (Ref,) | Keine Daten vorhanden |
2014 | 1,097** | Keine Daten vorhanden | -1,390 | Keine Daten vorhanden |
2015 | 1,391*** | Keine Daten vorhanden | -2,813** | Keine Daten vorhanden |
2016 | 1,289*** | (Ref.) | -2,640* | (Ref.) |
2017 | 1,330*** | 1,029 | -3,914*** | -1,178 |
2018 | 1,202*** | 0,931* | -4,424*** | -1,725 |
2019 | 1,313 | 1,021 | -5,168*** | -2,502* |
2020 | 1,364*** | 1,063+ | -8,976*** | -6,203*** |
2021 | 1,320 | 1,027 | -8,119*** | -5,438*** |
2022 | 1,403*** | 1,096* | -7,399*** | -4,880*** |
2023 | 1,665*** | 1,309*** | -8,880*** | -6,389*** |
Betriebsgröße | ||||
1 bis 9 Beschäftigte (Ref.) | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden |
10-19 Beschäftigte | 1,882*** | 1,876*** | 0,576 | -0,069 |
20-49 Beschäftigte | 2,440*** | 2,327*** | 1,144 | 0,640 |
50-499 Beschäftigte | 3,228*** | 2,791*** | -0,318 | 0,415 |
500 Beschäftigte und mehr | 4,063*** | 2,972*** | 0,947 | 4,474** |
Tarifbindung | ||||
kein Tarifvertrag (Ref.) | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden |
Tarifvertrag | 1,384*** | 1,241*** | 0,732 | 1,302* |
Betriebliche Mitbestimmung | ||||
kein Betriebs-/Personalrat (Ref.) | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden |
Existenz Betriebs-/Personalrat | Keine Daten vorhanden | 1,407*** | Keine Daten vorhanden | -2,769*** |
Wirtschaftszweig | ||||
Verarbeitendes Gewerbe (Ref. ) | (base) | (base) | (base) | (base) |
Land- und Forstwirtschaft, Fischerei | 1,924*** | 2,129*** | 44,936*** | 41,306*** |
Bergbau, Energie- und Wasserversorgung | 1,196*** | 1,182*** | 6,930*** | 7,157*** |
Baugewerbe | 0,989 | 1,018 | 13,004*** | 10,997*** |
Handel; Instandhaltung und Reparatur | 1,035 | 1,100* | -4,625*** | -4,619*** |
Verkehr und Lagerei | 0,804*** | 0,896* | -0,060 | -0,393 |
Gastgewerbe | 1,367*** | 1,542*** | -0,454 | -0,348 |
Information und Kommunikation | 0,518*** | 0,564*** | -5,497*** | -5,057*** |
Erbringung von Finanz- und Versicherungsdienstleistungen | 0,593*** | 0,605*** | -6,517*** | -5,488*** |
Grundstücks- und Wohnungswesen | 0,706*** | 0,763*** | -7,184*** | -5,727*** |
Erbringung von freiber., wiss. Dienstleistungen | 0,640*** | 0,687*** | 0,470 | 0,813 |
Erbringung von sonstigen wirt. Dienstleistungen | 1,128*** | 1,253*** | 15,848*** | 14,733*** |
Öffentliche Verwaltung, Verteidigung | 0,992 | 1,029 | 1,618+ | 3,874*** |
Erziehung und Unterricht | 0,803*** | 0,818*** | -1,406 | -0,214 |
Gesundheits- und Sozialwesen | 1,017 | 1,047 | 3,557*** | 4,129*** |
Kunst, Unterhaltung und Erholung | 1,041 | 1,090 | 3,748** | 5,330*** |
Erbringung von sonstigen Dienstleistungen | 0,853*** | 0,903* | 2,731** | 3,327** |
Beschäftigtenstruktur | ||||
Frauenanteil | 1,041 | 1,146** | -26,688*** | -25,741*** |
Teilzeitanteil | 0,931+ | 0,899* | -0,351 | -2,22+ |
Anteil Geringfügig Beschäftigte | 0,525*** | 0,658*** | -1,237 | -1,970 |
Arbeitsnachfrage | ||||
Vakanzrate des Betriebes | 1,014*** | 1,014*** | 0,054+ | 0,047 |
Aktivitätshemmnisse: zu wenig Aufträge/Umsätze | 1,137*** | 1,123*** | -6,811*** | -7,369*** |
Aktivitätshemmnisse: zu wenig geeignete Arbeitskräfte | 1,272*** | 1,286*** | 4,382*** | 3,725*** |
Stundenangabe | ||||
Exakte Zahl (Ref.) | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | (base) | (base) |
Geschätzte Zahl | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | -3,754*** | -2,847*** |
Antwortart Befragung | ||||
Per Post (Ref.) | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden | Keine Daten vorhanden |
Antwort online | 1,115*** | 1,107*** | -1,627*** | -1,435** |
Weitere Befragungsparameter | ||||
Konstante | 0,172*** | 0,212*** | 47,221*** | 44,12*** |
Betriebe | 97.934 | 67.909 | 24.074 | 17.308 |
Pseudo R² / Adjusted R² | 0,063 | 0,059 | 0,173 | 0,166 |
Die Korrelation der Jahresdummies aus der OLS-Regression zu der Anzahl der Stunden auf den Konten (Modell 3) mit der jährlichen Wachstumsrate des preisbereinigten Bruttoinlandsprodukts für den Zeitraum 2014 bis 2023 ergibt einen Korrelationskoeffizienten von 0,5, was auf einen starken Zusammenhang hindeutet (vgl. Tabelle 3). Demnach ist der Zeitbestand in konjunkturell besseren Jahren höher ist als in Zeiten von schwachem Wachstum und spiegelt die oben beschriebenen Eigenschaften von Kurzzeitkonten wider: in konjunkturell starken Zeiten arbeiten die Beschäftigten mehr als ihre regelmäßige vereinbarte Arbeitszeit und die Stundenzahl auf den Konten erhöht sich. Bei schwacher Auftragslage arbeiten sie weniger und bauen vorhandene Stunden ab bzw. machen weniger Plus-Stunden. Gleichzeitig nutzen dann mehr Betriebe dieses Instrument und können so Nachfragerückgänge ohne (oder mit weniger) Entlassungen kompensieren. Darauf weist der Korrelationskoeffizient der Jahresdummies aus der logistischen Regression zum Vorhandensein von Kurzzeitkonten (Modell 1) mit der BIP-Wachstumsrate hin, der mit -0,3 einen mittelstarken negativen Zusammenhang anzeigt. Dies ergänzt die Ergebnisse bereits vorliegender Befunde zur Rolle von Arbeitszeitkonten im Konjunkturverlauf, bspw. von Herzog-Stein und Zapf (2014) oder Bellmann und Hübler (2015). Letztere betonen außerdem, dass in Krisen Anpassungen über Arbeitszeitkonten kostengünstiger sind als die Nutzung von Kurzarbeit.
Tabelle 3: Korrelation der Regressionsergebnisse mit dem preisbereinigtem BIP-Wachstum
Quelle: IAB-Stellenerhebung (Modellergebnisse Tabelle 2), Statistisches Bundesamt (2024), eigene Berechnungen
Jahr | Modell1 | Modell3 | BIP-Wachstum preis-bereinigt |
---|---|---|---|
2014 | 1,097 | -1,390 | 2,17 |
2015 | 1,391 | -2,813 | 1,65 |
2016 | 1,289 | -2,640 | 2,29 |
2017 | 1,330 | -3,914 | 2,72 |
2018 | 1,202 | -4,424 | 1,12 |
2019 | 1,313 | -5,168 | 0,99 |
2020 | 1,364 | -8,976 | -4,10 |
2021 | 1,320 | -8,119 | 3,67 |
2022 | 1,403 | -7,399 | 1,37 |
2023 | 1,665 | -8,880 | -0,27 |
Korrelations-koeffizient | -0,3 | 0,5 | Keine Daten vorhanden |
Kontakt
Erhebungszeitraum
2025
Veröffentlichungsdatum
8.7.2025
Downloads
Lizenzhinweis
Diese Publikation ist unter folgender Creative-Commons-Lizenz veröffentlicht: Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International (CC BY-SA 4.0)
Publikationen
- Working time accounts and firm performance in GermanyBellmann, Lutz; Hübler, Olaf (2015): Working time accounts and firm performance in Germany. IZA Journal of European Labor Studies, 24(4).
- Zunehmende Flexibilisierung der Arbeitszeit: Höchststand von 473 Millionen Stunden auf KurzzeitkontenHartl, Tobias; Wanger, Susanne; Warning, Anja; Weber, Enzo (2025): Zunehmende Flexibilisierung der Arbeitszeit: Höchststand von 473 Millionen Stunden auf Kurzzeitkonten. IAB-Kurzbericht Nr. 12.
- Navigating the Great Recession: The Impact of Working-Time Accounts in GermanyHerzog-Stein, Alexander; Zapf, Ines (2014): Navigating the Great Recession: The Impact of Working-Time Accounts in Germany. ILR Review, 67(3), S. 891-925
- Stärkere Tarifbindung als Instrument zur Erhöhung der Löhne in Ostdeutschland? ifo Dresden berichtetRagnitz, Joachim (2023): Stärkere Tarifbindung als Instrument zur Erhöhung der Löhne in Ostdeutschland? ifo Dresden berichtet, 30(5), S. 3–7.
- Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen, Inlandsproduktberechnung – Detaillierte Jahresergebnisse (endgültige Ergebnisse)Statistisches Bundesamt (destatis) (2024): Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen, Inlandsproduktberechnung – Detaillierte Jahresergebnisse (endgültige Ergebnisse) - Fachserie 18 Reihe 1.4 - 2023 (Rechenstand: August 2024).