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Bossler, Mario & Martin Popp (2026): Labor Demand on a Tight Leash (im Erscheinen). In: ILR review, 2025-10-21.

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Galos, Diana Roxana & Joris Frese (2026): Online social class cues and employability: Experimental evidence from Germany. In: Social science research, Jg. 133. DOI:10.1016/j.ssresearch.2025.103258

Abstract

"Social media platforms, such as Twitter or Instagram, offer easily accessible information – relevant or not – for employers when evaluating candidates for a position. In particular, they tend to be sources of information about individuals’ interests and leisure activities.Because interests are highly stratified by social class (e.g., engagement in highbrow and lowbrow activities), this represents a new way for class to potentially manifest itself in the hiring process. To study discrimination in hiring based on online social class cues, we conducted a pre-registered survey experiment in Germany with samples of employers and non-employers, manipulating job applicants’ class cues on social media(highbrow versus lowbrow). Overall, we found no difference in preferences for the candidates displaying highbrow and lowbrow activities on their social media profiles. However, this masks important differences in the specific activities proxying for class. When these activities have no relevance for the jobs in question, higher-class candidates are preferred. Exploratory analyses show that respondents are more likely to express positive sentiments toward the higher-class profiles, with highbrow activities being positively associated with work-related traits. Our findings highlight the need to consider how digital environments and, more specifically, online social class cues, may contribute to class bias in hiring." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Authors. Published by Elsevier Inc.) ((en))

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Mühlbauer, Sabrina & Enzo Weber (2026): Machine learning for labor market matching. In: Machine learning with applications, Jg. 23, 2026-02-03. DOI:10.1016/j.mlwa.2026.100861

Abstract

"This paper develops a large-scale machine learning framework to improve labor market matching using rich administrative data. Matching is defined as a job seeker entering employment in a specific occupational field. We exploit comprehensive employment biographies from Germany, covering individual characteristics and job-related information, to estimate employment probabilities across occupations and generate personalized job recommendations. The contribution lies in demonstrating why machine learning methods are particularly well suited for administrative labor market data and outperform traditional statistical approaches. We compare logit, ordinary least squares (OLS), k-nearest neighbors, and random forest (RF). RF consistently achieves the highest predictive performance. Its advantage is rooted in key methodological properties: RF builds an ensemble of decision trees trained on bootstrap samples, introduces random feature selection at each split, and aggregates predictions through majority voting. This enables RF to capture nonlinear relationships and complex interactions, remain robust in high-dimensional settings, and reduce overfitting — features that are particularly relevant for heterogeneous and imbalanced administrative data. Compared to conventional models, RF better exploits the full informational content of employment histories, especially when estimating on all employment spells rather than restricting the sample to unemployment-to-employment transitions. The sample comprises approximately 55 million spells, representing about 6 percent of the German workforce from 2012 to 2018. Our results suggest that ML-based matching, relative to standard statistical approaches, could hypothetically reduce the unemployment rate by up to 0.3 percentage points, highlighting the practical relevance of RF-based decision support for labor market policy." (Author's abstract, IAB-Doku, © Elsevier) ((en))

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Arndt, Franziska, Philip Herzer & Paula Risius (2025): Auszubildende über Social Media finden. (KOFA kompakt / Kompetenzzentrum Fachkräftesicherung 2025,01), Köln, 6 S.

Abstract

"Die Lage am Ausbildungsmarkt ist angespannt: Viele Unternehmen können ihre Ausbildungsplätze nicht besetzen, während gleichzeitig zahlreiche Jugendliche ohne Ausbildungsplatz bleiben. Um diese Passungsprobleme zu überwinden, ist es wichtig, dass Unternehmen ihre Ausbildungsplätze dort bewerben, wo Jugendliche suchen. Besonders wichtig sind für Jugendliche Online-Stellenanzeigen und die Vermittlungsangebote der Bundesagentur für Arbeit. An dritter Stelle stehen Social-Media-Kanäle. Die passgenaue Auswahl von Social-Media-Kanälen und -Inhalten kann Unternehmen somit näher an Jugendliche bringen. Doch: Während Jugendliche vor allem über Instagram, YouTube und WhatsApp suchen, nutzen Unternehmen neben Instagram eher Facebook, LinkedIn und Xing. Gerade Facebook ist für Jugendliche jedoch kaum relevant. Die direkte Ansprache von Jugendlichen mit Haupt- und Realschulabschluss bietet besonders großes Potenzial, denn es zeigt sich, dass Haupt- und Realschüler:innen anders suchen als Abiturient:innen: Haupt- und Realschüler:innen nutzen neben Online-Stellenanzeigen besonders analoge Formate. In den sozialen Medien nutzen sie vorwiegend Instagram, WhatsApp und YouTube." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Brixy, Udo & Martin Murmann (2025): Hiring opportunities for new firms and the business cycle. In: Small business economics, Jg. 64, H. 3, S. 1387-1413., 2024-06-24. DOI:10.1007/s11187-024-00948-6

Abstract

"Whether firms founded during or outside economic crises have greater growth potential is an important question for both prospective entrepreneurs and policy makers. Existing research offers conflicting answers, and mostly either focuses on aggregate cohort-level effects or selectively excludes small new firms from the analyses. Using extensive linked employer-employee data on young German firms around and during the Global Financial Crisis, a period of sharply reduced access to external capital and recession, we show that young firms respond to cyclical conditions in highly heterogeneous ways. Our firm-level results reveal that the average new firm found it easier to hire its first employees when it was founded during the crisis. These firms achieved countercyclical growth by hiring career entrants. More specifically, hiring in very young (<1.5 years) and small to medium-sized (below the 90th percentile) young firms was countercyclical, while this was not the case for older and larger young firms. Thus, the firm-specific effects for young entrepreneurial firms may be very different from those reported in previous research. Our results suggest that market entry during a crisis may facilitate hiring and that policies that promote entrepreneurship may usefully complement policies that encourage labor hoarding by incumbents during recessions." (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer-Verlag) ((en))

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Busch, Anne, Fabienne-Agnes Baumann, Benedikt Krieger, Kerstin Goluchowicz & Sebastian Krusee (2025): Analysepotenziale von OnlineStellenanzeigen und Methoden Maschinellen Lernens am Beispiel der Mindestlohnforschung. Hat der Mindestlohn die Nachfrage von Kompetenzen durch Arbeitgeber verändert? (iit Perspektive / Institut für Innovation und Technik 80), Berlin, 17 S. DOI:10.23776/2025_09

Abstract

"Diese iit-perspektive beleuchtet das Potenzial innovativer Datenzugänge (Online-Stellenanzeigen) und Analysemethoden (Methoden des maschinellen Lernens) für sozialwissenschaftliche Fragestellungen am Beispiel der Mindestlohnforschung. So ist es mit Online-Stellenanzeigen als Datengrundlage beispielsweise möglich zu untersuchen, inwieweit die Einführung bzw. Erhöhung des Mindestlohns die von Arbeitgebern geforderten beruflichen Kompetenzen verändert hat." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Börschlein, Erik-Benjamin (2025): Essays on Wages and Minimum Wages in Frictional Labor Markets. 237 S. DOI:10.5283/epub.76880

Abstract

"In Deutschland ist das Zusammenspiel zwischen Löhnen und institutionellen sowie marktbedingten Friktionen ein zentrales Thema wirtschaftspolitischer Debatten. Diese Dissertation untersucht in drei empirischen Studien kausale Zusammenhänge zwischen Löhnen und Mindestlöhnen, Matchingfriktionen und Arbeitsmarktanspannung. Die Analysen basieren auf umfangreichen administrativen Daten der Bundesagentur für Arbeit und nutzen fortgeschrittene ökonometrische Methoden zur kausalen Inferenz. Die ersten beiden Kapitel betrachten institutionelle Effekte – insbesondere die Einführung des gesetzlichen Mindestlohns im Jahr 2015 – während das dritte Kapitel den Fokus auf veränderte Marktbedingungen legt, insbesondere den zunehmenden Fachkräftemangel. Ziel ist es, die Wirkungsmechanismen zwischen Löhnen und Arbeitsmarktfriktionen differenziert darzustellen. Kapitel 1 Dieses Kapitel entwickelt einen innovativen Machine-Learning-Ansatz zur verbesserten Schätzung langfristiger Lohneffekte des Mindestlohns. Übliche Studien basieren auf einem fixen Pre-Treatment-Indikator („Bite“), basierend auf Löhnen vor der Politikmaßnahme, der die Betroffenheit von der Mindestlohneinführung nur kurzfristig akkurat abbildet. Um langfristige dynamische Veränderungen zu erfassen, werden hier ein zeitvariable Bite-Indikatoren mittels LASSO-basierter Vorhersagemodelle konstruiert, welche die Inzidenz und die Intensität der Mindestlohnbetroffenheit abbilden. Basierend auf administrativen Daten der Jahre 2010–2014 wird die Mindestlohnbetroffenheit für den Zeitraum 2015–2020 vorhergesagt. In der anschließenden Differenz-von-Differenzen-Analyse zeigen sich signifikant positive Lohneffekte, die im Vergleich zu herkömmlichen Methoden jedoch geringer ausfallen und über die Zeit konstant bleiben. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass traditionelle Evaluierungen die Effekte überschätzen könnten, da sie dynamische Selektionseffekte und mindestlohnunabhängige Lohnentwicklungen nicht ausreichend berücksichtigen. Kapitel 2 In diesem Kapitel wird untersucht, wie sich die Einführung des Mindestlohns auf offene Stellen und damit verbundene Friktionen im Matching-Prozess ausgewirkt hat. Die Analyse basiert auf administrativen Vakanzdaten und Erwerbsbiographien. Die Analyse erfolgt auf der Berufsebenen für den Zeitraum 2013–2019 und nutzt ein Differenz-von-Differenzen-Design. Die Ergebnisse zeigen, dass die Anzahl neu gemeldeter Stellen durch die Mindestlohneinführung insgesamt nicht zurückging. Jedoch stieg der Anteil stornierter Vakanzen um 4–9 Prozent, und die Dauer erfolgreicher Besetzungsprozesse erhöhte sich um 5–6 Prozent. Dies deutet auf verstärkte Such- und Matchingfriktionen hin, etwa durch höhere Einstellungsstandards oder reduzierte berufliche Mobilität. Ergänzende Analysen zeigen geringere Übergänge zwischen Arbeitgebern, insbesondere bei Berufswechseln. Somit wird deutlich, dass die Mindestlohneinführung zwar nur geringe Auswirkungen auf die Beschäftigung hatte, aber dennoch Matchingprozesse erheblich beeinflusst hat. Kapitel 3 Dieses Kapitel wechselt die Perspektive und untersucht, wie zunehmende Arbeitsmarktanspannung – gemessen als Verhältnis von offenen Stellen zu Arbeitssuchenden – die Lohnentwicklung beeinflusst hat. Mithilfe eines Leave-One-Out-Instruments wird der kausale Effekt lokaler Arbeitsmarktanspannung in beruflichen Arbeitsmärkten auf Löhne geschätzt. Die Ergebnisse zeigen moderate, aber signifikant positive Lohneffekte, die etwa 7–19 Prozent des realen Lohnwachstums in Deutschland zwischen 2012 und 2022 erklären. Besonders stark profitieren neu Eingestellte, Hochqualifizierte, Beschäftigte im Dienstleistungssektor und Arbeitnehmer in Ostdeutschland. Zudem steigt der Lohn in Niedriglohnunternehmen überdurchschnittlich stark, was auf eine Verringerung der Lohnungleichheit hindeutet. Im Gesamtfazit werden die Erkenntnisse der drei Studien zusammengeführt. Die Arbeit zeigt, wie institutionelle Eingriffe wie der Mindestlohn einerseits Löhne anheben, gleichzeitig aber neue Friktionen erzeugen können. Andererseits können veränderte Marktbedingungen auch ohne staatliche Eingriffe Löhne steigern – wie etwa bei hoher Arbeitsmarktanspannung. Methodisch hebt die Dissertation die Bedeutung administrativer Mikrodaten und robuster kausaler Analyseverfahren in der Arbeitsmarktforschung hervor." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Engler, Jan, Armin Mertens & Oliver Stettes (2025): Arbeitsplatzattraktivität: Zwischen Wunsch und Versprechen. Eine Analyse auf Basis der IW-Beschäftigtenbefragung und Online-Stellenanzeigen. (IW-Report / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2025,53), Köln, 50 S.

Abstract

"Auch wenn die Arbeitsnachfrage in jüngster Vergangenheit gesunken ist und die Arbeitslosigkeit zugenommen hat, wodurch ein potenziell größeres Arbeitsangebot besteht, fällt es Unternehmen weiterhin schwer, offene Stellen adäquat zu besetzen. Zusätzlich wird, bedingt durch den demografischen Wandel, auch der Mangel an Fachkräften mit qualifizierter Berufsausbildung in den kommenden Jahren weiter zunehmen. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, wie Unternehmen sich im Ringen um qualifiziertes Personal behaupten können. Betriebliche Zusatzleistungen, die über das Gehalt hinausgehen, können bei der Entscheidung von Bewerberinnen und Bewerbern den Unterschied machen. Hierbei stellt sich die Frage, was Arbeitgeber aus Sicht von Beschäftigten attraktiv macht, und mit welchen Arbeitsplatzmerkmalen Unternehmen werben, um sich von Wettbewerbern um Arbeitskräfte abzuheben. Auf Basis der IW-Beschäftigtenbefragung 2024 und einer KI-gestützten Analyse von Stellenanzeigen untersucht die Studie die Diskrepanz zwischen den Arbeitsplatzpräferenzen von Beschäftigten und den von Unternehmen beworbenen Merkmalen. Im Ergebnis zeigt sich, dass Arbeitsplatzmerkmale wie Beschäftigungssicherheit, die Möglichkeit, Wissen und Können einzubringen, kurze Pendelzeiten, betriebliche Altersversorgung und eine Tarifbindung sowohl von Beschäftigten als auch in Stellenanzeigen häufig genannt werden. Unterschiede in Präferenzen bestehen je nach Geschlecht, Alter, Grad der Behinderung und Qualifikationsniveau. Für jüngere Beschäftigte sind Angebote in der betrieblichen Altersversorgung besonders relevant, für ältere dagegen eine Tarifbindung des Betriebs. Beide Merkmale werden auch von Menschen mit Behinderung als wichtig erachtet. Wechselbereite Beschäftigte zeigen keine signifikant anderen Präferenzen. Mit guten Transformationserfahrungen beim bisherigen Arbeitgeber steigen die Ansprüche. Auch wenn das Muster von Arbeitsplatzmerkmalen, die in Stellenausschreibungen beworben werden, in großen Teilen dem Bewertungsraster von Beschäftigten entspricht, fällt bei der Gegenüberstellung auf, dass mit einer leistungsabhängigen Vergütung und großen Entscheidungsspielräumen zwei Charakteristika zwar einen hohen Stellenwert bei Beschäftigten einnehmen, von Unternehmen aber nur relativ zurückhaltend hervorgehoben werden. Hier stellt sich die Frage, ob eine leistungsabhängige Vergütung als Teilkomponente des Gehalts erst im Nachgang zu erfolgten Bewerbungen und im Rahmen von Vorstellungsgesprächen genannt wird. Ebenso bleibt die Frage offen, ob große Entscheidungsspielräume eher implizit von Unternehmen kommuniziert werden (z. B. im Verbund mit der Stellenbezeichnung Führungskraft, Leitung etc.) und deshalb methodisch schwerer erfasst werden können. Insgesamt zeigt die Analyse deutliche Unterschiede sowohl innerhalb der Präferenzen von Beschäftigten als auch in den beworbenen Arbeitsplatzmerkmalen in Stellenanzeigen auf. Da sich diese Präferenzen sowohl nach Alter, Geschlecht, Grad der Behinderung und Qualifikationsniveau, aber auch hinsichtlich der Branchenzugehörigkeit, Führungsverantwortung und KI-Einsatz zum Teil deutlich unterscheiden, sollten Unternehmen bei der Gestaltung von Stellenanzeigen die Präferenzen spezifischer Beschäftigtengruppen bewusst sein. Die Studie liefert wichtige Hinweise darauf, wo Unternehmen die Wünsche potenzieller Bewerberinnen und Bewerber bereits adäquat berücksichtigen und wo noch Potenziale bestehen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Forsythe, Eliza & Russell Weinstein (2025): Recruiting Intensity, Hires, and Vacancies: Evidence from Firm-Level Data. In: The Economic Journal, Jg. 135, H. 669, S. 1734-1748. DOI:10.1093/ej/ueaf002

Abstract

"We investigate employer recruiting behaviour, using detailed firm-level data from a national survey of employers hiring recent college graduates. We find this behaviour is responsive to the business cycle, beliefs about labour market tightness, and the intended number of hires. Specifically, employers adjust planned recruiting effort and compensation. We then show that when firms expend greater recruiting effort they ultimately hire more individuals per vacancy. These results suggest that when firms want to increase hires they adjust both the quantity of vacancies and the recruiting intensity per vacancy. If this is true more broadly in the labour market, it may help explain the breakdown in the standard matching function during the Great Recession." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Grau, Katrin, Ute Leber & Barbara Schwengler (2025): Fast sechs von zehn Betrieben gingen im ersten Halbjahr 2024 Kompromisse bei der Einstellung von Fachkräften ein. In: IAB-Forum H. 10.12.2025, 2025-12-05. DOI:10.48720/IAB.FOO.20251210.01

Abstract

"Die Rekrutierung von Fachkräften stellt die Betriebe weiterhin vor große Herausforderungen. Viele Stellen für qualifizierte Tätigkeiten bleiben unbesetzt, und auch wenn Betriebe Personal einstellen, entspricht deren Profil nicht immer den betrieblichen Vorstellungen. Daher geht der Großteil der Betriebe bei der Einstellung von Fachkräften Kompromisse ein. Besonders häufig akzeptieren sie einen höheren Einarbeitungsaufwand." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Mutter, Anna, Jasmin Afrahi & Thomas Armbrüster (2025): What makes a good place to work? The effect of internal corporate social responsibility on word-of-mouth for employers. In: The International Journal of Human Resource Management, Jg. 36, H. 11, S. 1807-1833. DOI:10.1080/09585192.2025.2534339

Abstract

"Word-of-mouth for employers (WOME; i.e., employees talking positively about their employer organization) is a valuable corporate means of recruitment in times of employee shortage and war for talent. However, research on the determinants of WOME is fragmented, and the identification of success factors is incomplete. Based on research on word-of-mouth mechanisms and social exchange theory, which explains exchange relationships between sender and receiver, we elaborate on a model of WOME that comprises classic and emerging factors of workplace attractiveness (monetary compensation, work environment, and workplace fun) and internal corporate social responsibility (ICSR). We hypothesize that ICSR exhibits the greatest explanatory power for WOME. We tested our assumption with a data set of 132,995 participants from 13 industrial sectors in Germany and ran a multiple linear regression analysis with four independent variables and WOME as the dependent variable. ICSR proved to have the greatest effect on WOME, which we consider a result of employees’ interest in a fair exchange relationship with their employers, followed by workplace fun, the work environment, and monetary compensation. We discuss the results in terms of the above-mentioned theories and point out directions for future research as well as practical implications." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Nichols, Bethany J., David S. Pedulla & Jeff T. Sheng (2025): More Than a Match: “Fit” as a Tool in Hiring Decisions. In: Work and occupations, Jg. 52, H. 2, S. 175-203. DOI:10.1177/07308884231214279

Abstract

"The concept of “fit” has become important for understanding hiring decisions and labor market outcomes. While social scientists have explored how fit functions as a legitimized evaluative criterion to match candidates to jobs in the hiring process, less is known about how fit functions as a hiring tool to aid in decision-making when hiring decisions cannot—or should not—be justified. Drawing on in-depth interviews with 53 hiring professionals, we develop a theoretical argument that hiring professionals can use fit as a tool to circumvent legitimized hiring criteria and justify their hiring goals. Specifically, we show how hiring professionals use fit as a tool to explain their hiring decisions when these decisions cannot or should not be justified and we outline two mechanisms through which this process occurs: (1) fit as a tool for circumventing human capital concerns, and (2) fit as a tool to circumvent hiring policies based upon social characteristics. We argue that fit is more than an evaluative criterion for matching individuals to jobs. Hiring professionals deploy fit as a tool to justify their decisions amid uncertainty and constraint. Fit, then, becomes a placeholder when these hiring decisions are not able to be justified through legitimized means. Our findings reveal some of the potential negative consequences of using fit during the hiring process and contribute important theoretical insights about the role of fit in scholarship on inequality and labor markets." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Platonov, Konstantin (2025): Post-pandemic recovery: Search and matching, market power, and endogenous labor demand. In: Economic Modelling, Jg. 151. DOI:10.1016/j.econmod.2025.107183

Abstract

"Following the COVID-19 pandemic, United States (US) output rebounded quickly, labor productivity rose above pre-pandemic levels, profit rates increased, and the labor market tightened, all despite high unemployment. These observations can be reconciled in a search and matching model of the labor market with two new assumptions of strong firm market power and endogenous labor demand. Market power encourages firm entry when prices rise, while endogenous labor demand enables firms to adapt to shocks rather than shut down. Two regimes arise: one with weak market power, representing the pre-pandemic era and another with strong market power, explaining the post-pandemic recovery. Under strong market power, firm entry drives recovery following recessions, the labor market becomes tight, wages and producer prices rise, and the average firm size shrinks, which is consistent with the post-pandemic data. This study demonstrates how a typical business cycle can be reconciled with US post-pandemic recovery within a unified model, highlighting the non-trivial role of firms’ market power in shaping macroeconomic outcomes." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Author. Published by Elsevier B.V.) ((en))

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Rinne, Ulf (2025): Anonymous job applications and hiring discrimination. Blind recruitment can level the playing field in access to jobs but cannot prevent all forms of discrimination. (IZA world of labor 48,3), Bonn, o. Sz. DOI:10.15185/izawol.48.v3

Abstract

"Anonymisierte Bewerbungsverfahren sind potenziell geeignet, Einstellungshindernisse aufgrund von Diskriminierung einzelner Arbeitsmarktgruppen abzubauen. Bei effektiver Umsetzung sorgen solche Verfahren für Chancengleichheit im Bewerbungsprozess, da sie den Fokus der Personalentscheider auf die Qualifikationen und Fähigkeiten der Bewerber lenken. Allerdings sind anonyme Bewerbungen weder in allen Fällen sinnvoll umsetzbar, noch können sie jegliche Form der Bewerberdiskriminierung verhindern." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Sielschott, Stephan, Oliver Lauxen & Christa Larsen (2025): Betriebliche Ausbildung. IAB-Betriebspanel Report Hessen 2024. (IAB-Betriebspanel Hessen 2/2024), Frankfurt am Main, 24 S.

Abstract

"In den kommenden Jahren gehen in Deutschland und in Hessen viele Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer aus den geburtenstarken Jahrgängen in den Ruhestand, während kleinere Alterskohorten nachrücken. Bis zum Jahr 2030 könnten in Hessen gut 240.000 Fachkräfte fehlen. Zwei Drittel davon werden voraussichtlich Fachkräfte mit Berufsabschluss und ein Drittel Fachkräfte mit akademischem Abschluss sein. Gleichzeitig wird bei den Arbeitskräften ohne Berufs- oder Studienabschluss ein Überhang von knapp 18.000 Personen prognostiziert (Larsen et al. 2024). Für Wirtschaft und Gesellschaft ergibt sich somit die doppelte Herausforderung, einerseits die Gewinnung und Bindung von Fachkräften mit Berufs- oder Studienabschluss zu organisieren und andererseits Arbeitslosigkeit bei Arbeitskräften ohne Berufs- und Studienabschluss entgegenzuwirken. Die Berufsausbildung bildet ein zentrales Handlungsfeld bezüglich beider Herausforderungen. Das von der Hessischen Landesregierung initiierte und im April 2025 bis 2029 verlängerte „Bündnis Ausbildung Hessen“ zielt ausdrücklich darauf ab, Fachkräftesicherung durch duale berufliche Ausbildung voranzutreiben. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der „Unterstützung von individuell oder strukturell benachteiligten Menschen, die am Übergang von der Schule in den Beruf oft vor zusätzlichen Herausforderungen stehen“ (Hessisches Ministerium für Wirtschaft, Energie, Verkehr, Wohnen und ländlichen Raum 2025). In Deutschland ist die Zahl der neu abgeschlossenen Verträge für duale Ausbildungsstellen im Jahr 2023 im Vergleich zum Vorjahr um 3 Prozent gestiegen, in Hessen sogar um 6 Prozent auf knapp 36.000. Dabei nahm die Anzahl der Neuverträge in Industrie und Handel um 6 Prozent, im Handwerk sogar um 7 Prozent zu. Das Vor-Corona-Niveau konnte damit aber immer noch nicht wieder erreicht werden. Abermals zurückgegangen – in Hessen wie im Bund – ist die Zahl der dual ausbildenden Betriebe. In Hessen ist der Rückgang um 1 Prozent gegenüber dem Vorjahr auf gut 30.000 Betriebe allein auf Kleinstbetriebe mit bis zu 9 Beschäftigten zurückzuführen (Kuse 2024). Hier stellt sich die Frage, inwieweit Betriebe nicht ausbilden dürfen oder wollen und welche Gründe sie ggf. für ihren Ausbildungsverzicht geltend machen. Der Berufsbildungsbericht 2024 zeigt für den Bund, dass Betriebe mit freien Ausbildungsplätzen und noch unversorgte Bewerbende im Jahr 2023 häufig nicht zueinander gefunden haben (Bundesministerium für Bildung und Forschung 2024). Ohne Ausbildungsplatz und in der Folge ohne beruflichen Abschluss bleiben insbesondere junge Erwachsene, die keinen Schulabschluss erreicht haben. Das hat Folgen: Die Arbeitslosenquote von Personen ohne abgeschlossene Berufsausbildung fiel nach Angaben der Bundesagentur für Arbeit (2024) im Jahr 2023 mehr als sechs Mal so hoch aus wie bei Personen mit beruflichem oder akademischem Abschluss. In Hessen lag der Anteil der Schulabgehenden ohne Hauptschulabschluss im Jahr 2023 bei 6 Prozent (Statistisches Bundesamt 2024). Es stellt sich die Frage, inwieweit Betriebe bereit sind, Kompromisse einzugehen, indem freie Ausbildungsplätze an Bewerbende ohne Schulabschluss vergeben werden und welche Voraussetzungen hierfür gegeben sein müssen. Die Auswertungen zum IAB-Betriebspanel 2024 stehen unter dem Rahmenthema „Betrieblicher Alltag zwischen (schmerzhaften) Kompromissen und neuen Herausforderungen in den Betrieben in Hessen“. Der erste Report hat die aktuelle Personalsituation der Betriebe in Hessen in den Blick genommen. Der hier vorliegende zweite Report fokussiert auf die betriebliche Ausbildung. Kapitel 1 widmet sich der Ausbildungsbeteiligung der Betriebe und den im abgeschlossenen Ausbildungsjahr 2023/24 angebotenen und besetzten bzw. nicht besetzten Ausbildungsplätzen. Anschließend thematisiert Kapitel 2 Ausbildungsabschlüsse und Übernahmequoten. Im dritten Kapitel erfolgt eine Analyse der im neuen Ausbildungsjahr 2024/25 abgeschlossenen Ausbildungsverträge. Kapitel 4 untersucht die Berücksichtigung von Bewerberinnen und Bewerbern ohne Schulabschluss bei der Vergabe von Ausbildungsplätzen, und in Kapitel 5 werden die Gründe für den Ausbildungsverzicht ausbildungsberechtigter Betriebe analysiert. Der Report wird mit einem Resümee abgeschlossen." (Textauszug, IAB-Doku)

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Stops, Michael, Asma Ahmed EzElDin, Marie-Christine Heckel, Pascal Heß, Hauke Klevinghaus, Verena Malfertheiner, Lina-Jeanette Metzger & Lennert Peede (2025): "IAB-Kompetenz-Kompass“ Bereitstellung von Stellentext-Daten als strukturierter Datensatz. (IAB-Forschungsbericht 01/2025), Nürnberg, 259 S. DOI:10.48720/IAB.FB.2501

Abstract

"Dieser Forschungsbericht beschreibt die Ergebnisse eines zweijährigen Projektes, in dem Methoden zur Gewinnung von strukturierten Informationen aus Stellenanzeigen weiterentwickelt und neu erarbeitet wurden. Das Projekt wurde durch das Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) im Rahmen der Datenlabor-Initiative der Bundesregierung mit Mitteln des Programms „NextGenerationEU“ der Europäischen Union ermöglicht und baut auf der „Machbarkeitsstudie Kompetenz-Kompass“ auf (Stops et al., 2020). Im Rahmen dieses Projekts wurde ein Datensatz erstellt, der auf allen zwischen April 2019 und Dezember 2023 zugegangenen Stellenanzeigen bei der Bundesagentur für Arbeit (BA) basiert, die auf der Stellenwebseite der BA veröffentlicht oder für die ein Vermittlungsauftrag für die BA bestand. Aus Vergleichen mit der IAB-Stellenerhebung geht hervor, dass der Datensatz Analysen zu vielen Fragestellungen erlaubt, die repräsentativ für den deutschen Arbeitsmarkt sind. Wir beschreiben die Entwicklung der Nachfrage nach fachlichen Kompetenzen; Sprachkenntnissen; Kompetenzen, die mit Technologien der Künstlichen Intelligenz sowie Wasserstofftechnologie im Zusammenhang stehen. Außerdem untersuchen wir das Angebot an Home-Office. Der Bericht schließt mit einem Ausblick auf die mögliche inhaltliche und methodische Weiterentwicklung der Forschung mit Stellendaten." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Abraham, Lisa, Johannes Hallermeier & Alison Stein (2024): Words matter: Experimental evidence from job applications. In: Journal of Economic Behavior & Organization, Jg. 225, S. 348-391. DOI:10.1016/j.jebo.2024.06.013

Abstract

"If women are more sensitive to listed qualifications in job ads, does lowering the bar draw in relatively more women and increase diversity in the applicant pool? We examine this question by randomizing 60,000 viewers into one of two job ad versions for over 600 corporate jobs at Uber, where the treatment removed optional and superfluous qualifications. There are two main findings. First, job seekers of both genders respond to qualifications: applications increase by 7%, owing to similar increases in the number of applications from men and women. Second, reducing the qualifications impacts the type of individual who chooses to apply differently by gender. Reducing the qualifications draws in less skilled women and causes an outflow of some highly skilled women. Conversely, the treatment draws in men from across the skill distribution, including the upper end. We find gender differences in application behavior and explore potential mechanisms in a separate, large-scale survey using the RAND American Life Panel. These results highlight that sensitivity to listed requirements is complex, and simply lowering the qualifications in job postings is not guaranteed to increase applicant diversity." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))

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Arndt, Franziska, Philip Herzer, Paula Risius, Dirk Werner, Helen Renk, Fabian Schaffer & Clemens Wieland (2024): Vom Mismatch zum Match: Wie sich Jugendliche und Unternehmen auf dem Ausbildungsmarkt suchen und finden (können). Eine kombinierte Jugend- und Unternehmensbefragung. Gütersloh, 43 S. DOI:10.11586/2024103

Abstract

"Immer mehr Ausbildungsplätze in Deutschland bleiben unbesetzt, gleichzeitig gehen viele Bewerber:innen auf dem Ausbildungsmarkt leer aus. Was sind die Gründe? Liegt es vielleicht auch daran, dass die Suchprofile und -strategien der Unternehmen und der ausbildungsinteressierten jungen Menschen nicht zusammenpassen? Mit anderen Worten: Wo und wie platzieren Unternehmen ihr Angebot und passt das zu dem Suchverhalten von Jugendlichen? Die gemeinsame Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft Köln und der Bertelsmann Stiftung stellt die Perspektiven von Ausbildungsbetrieben und jungen Menschen einander gegenüber. Beide Seiten sind sich zwar grundsätzlich über den hohen Stellenwert einer Berufsausbildung als gute Karrieregrundlage einig und nutzen insbesondere Online-Stellenausschreibungen, die Bundesagentur für Arbeit und Social Media Kanäle zur Suche nach Ausbildungsplätzen bzw. Bewerber:innen – im Detail zeigen sich jedoch einige entscheidende Unterschiede im Kommunikations- und Informationsverhalten." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Avery, Mallory, Andreas Leibbrandt & Joseph Vecci (2024): Does Artificial Intelligence Help or Hurt Gender Diversity? Evidence from Two Field Experiments on Recruitment in Tech. (CESifo working paper 10996), München, 70 S.

Abstract

"The use of Artificial Intelligence (AI) in recruitment is rapidly increasing and drastically changing how people apply to jobs and how applications are reviewed. In this paper, we use two field experiments to study how AI recruitment tools can impact gender diversity in the male-dominated technology sector, both overall and separately for labor supply and demand. We find that the use of AI in recruitment changes the gender distribution of potential hires, in some cases more than doubling the fraction of top applicants that are women. This change is generated by better outcomes for women in both supply and demand. On the supply side, we observe that the use of AI reduces the gender gap in application completion rates. Complementary survey evidence suggests that anticipated bias is a driver of increased female application completion when assessed by AI instead of human evaluators. On the demand side, we find that providing evaluators with applicants' AI scores closes the gender gap in assessments that otherwise disadvantage female applicants. Finally, we show that the AI tool would have to be substantially biased against women to result in a lower level of gender diversity than found without AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Blumkin, Tomer & David Lagziel (2024): Asymmetric market power and wage suppression. In: The Scandinavian Journal of Economics, Jg. 126, H. 1, S. 38-59. DOI:10.1111/sjoe.12545

Abstract

"We study a labor market in which two identical firms compete over a pool of homogenous workers. Firms pre-commit to their outreach to potential employees, either through their informative advertising choices, or through their screening processes, before engaging in a wage competition ('a la Bertrand). Although firms are homogeneous, the unique pure-strategy equilibrium is asymmetric: one firm maximizes its outreach whereas the other compromises on a significantly smaller market share. The features of the asymmetric equilibrium extend to a general oligopsony with any finite number of firms. This article is protected by copyright. All rights reserved." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))