matching – Suchprozesse am Arbeitsmarkt
Offene Stellen bei gleichzeitiger Arbeitslosigkeit - was Arbeitsmarkttheorien u. a. mit "unvollkommener Information" begründen, ist für Unternehmen und Arbeitsuchende oft nur schwer nachzuvollziehen: Unternehmen können freie Stellen nicht besetzen, trotzdem finden Arbeitsuchende nur schwer den passenden Job. Wie gestalten sich die Suchprozesse bei Unternehmen und Arbeitsuchenden, welche Konzessionen sind beide Seiten bereit einzugehen, wie lässt sich das "matching" verbessern?
Diese Infoplattform bietet wissenschaftliche Literatur zur theoretischen und empirischen Auseinandersetzung mit dem Thema.
-
Literaturhinweis
Machine learning for labor market matching (2026)
Zitatform
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))
-
Literaturhinweis
Older Worker’s Job Search Activities and Employment Transition (2026)
Zitatform
Yeo, Hyesu (2026): Older Worker’s Job Search Activities and Employment Transition. In: Research on Aging, Jg. 48, H. 1, S. 28-43. DOI:10.1177/01640275251343107
Abstract
"This study investigated job search patterns among American older workers. Data from the 2016-2018 Health and Retirement Study included 1501 individuals aged 50+ who were looking for jobs in 2016. Latent Class Analysis (LCA) was conducted to identify job search patterns based on nine types of job search activities. Multinomial logistic regression was then used to examine membership in each class. Five job search patterns emerged from the LCA analysis, including No Ads, Ads only, Friends & Ads, Phone & Ads, and Agencies & Ads. Employment transitions were related to job search patterns. Unemployed older workers, despite utilizing more diverse job search methods, were less likely to secure new jobs compared to their employed peers. These findings highlight the need for workforce development programs to focus on workplace skill-building training and educational opportunities before becoming unemployed and age-friendly workforce development tailored to older workers with low-skilled and low income." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Women use Social Networks for Job Search more often than Men, but Men use them more intensely (2026)
Zitatform
Zimmermann, Florian & Matthias Collischon (2026): Women use Social Networks for Job Search more often than Men, but Men use them more intensely. In: Economics Letters, Jg. 259, 2025-12-18. DOI:10.1016/j.econlet.2025.112795
Abstract
"Research has long highlighted the role of social capital for labor market outcomes, but gendered processes received surprisingly little attention. Employing representative German survey data, we analyze differences in job search via social networks. Contrary to expectations, we find that women report using social networks more often at the extensive margin compared to men, but men are more likely utilize networks in ways requiring more effort, such as being introduced to employers. Thus, we highlight the importance of investigating social networks in detail to understand the role of social networks for generating or sustaining gender inequalities in the labor market." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Author(s). Published by Elsevier B.V.) ((en))
-
Literaturhinweis
How did you find your job? Effects of the job search channels on labour market outcomes in Germany (2025)
Zitatform
Afonina, Mariya & Anna Zaharieva (2025): How did you find your job? Effects of the job search channels on labour market outcomes in Germany. In: Verein für Socialpolitik (Hrsg.) (2025): Revival of Industrial Policy. Beiträge zur Jahrestagung des Vereins für Socialpolitik 2025.
Abstract
"We study the effect of finding a job through one’s social contact on starting wages. Using combined SOEP-INKAR data for Germany and propensity score analysis - both matching and weighting - we document that referral hiring is associated with a wage penalty of 10%. This penalty is stable over time. Separating by the type of the social contact, we find that referrals from former colleagues are associated with a 9% wage premium compared to a direct formal application. In contrast, referrals from friends are associated with a 7% wage penalty. Our results highlight persistent self-selection of workers on observable and unobservable characteristics. Using information from a short test of cognitive abilities (symbol digit test) we document that workers recommended by former colleagues perform best in the ability test, consistent with the predictions from a sorting model. The lowest performance is recorded for those relying on the help of their friends. The effects are primarily driven by the sub-sample of women. No significant differences across search channels are found for personality traits." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Auszubildende über Social Media finden (2025)
Arndt, Franziska; Herzer, Philip; Risius, Paula;Zitatform
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)
-
Literaturhinweis
Firm Pay and Worker Search (2025)
Caldwell, Sydnee; Haegele, Ingrid; Heining, Jörg;Zitatform
Caldwell, Sydnee, Ingrid Haegele & Jörg Heining (2025): Firm Pay and Worker Search. (IAB-Discussion Paper 04/2025), Nürnberg, 141 S. DOI:10.48720/IAB.DP.2504
Abstract
"Ob und wie Arbeitnehmer am Arbeitsplatz suchen, hängt von ihren Vorstellungen über die Bezahlung und die Arbeitsbedingungen in anderen Unternehmen ab. Dennoch ist wenig darüber bekannt, wie viel Arbeitnehmer tatsächlich über die Arbeitsentgelte außerhalb ihrer aktuellen Beschäftigung Bescheid wissen. Wir nutzen eine groß angelegte Umfrage unter deutschen Vollzeitbeschäftigten, welche mit Sozialversicherungsdaten verknüpft wurde, um Gehaltserwartungen und Präferenzen gegenüber bestimmten externen Unternehmen zu ermitteln. Arbeitnehmer glauben, dass sie mit erheblicher Heterogenität hinsichtlich der Vergütung bei anderen Unternehmen konfrontiert sind und richten ihre Suche nach einem neuen Arbeitsplatz auf Unternehmen aus, von denen sie ausgehen, dass diese mehr bezahlen. Die von den Arbeitnehmern erwarteten unternehmensspezifischen Lohnaufschläge korrelieren sowohl stark mit den Vergütungsschemata, die sich anhand von administrativen Daten zeigen, als auch mit der Würdigung von firmenspezifischer Annehmlichkeiten. Die meisten Arbeiter sind auch bei einer erheblichen Erhöhung des Gehalts nicht bereit, sich einen neuen Job zu suchen – oder ihr derzeitiges Unternehmen zu verlassen. Die Kosten eines Jobwechsel betragen zwischen 7 und 18 Prozent des Jahreslohns eines Arbeitnehmers. Die Zugehörigkeit zu einem Arbeitgeber variiert je nach Arbeitgeber und kann nicht anhand von Unterschieden in firmenspezifischen Annehmlichkeiten oder den Kosten des Jobwechsels erklärt werden." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Heining, Jörg; -
Literaturhinweis
This time it’s different – Generative artificial intelligence and occupational choice (2025)
Zitatform
Goller, Daniel, Christian Gschwendt & Stefan C. Wolter (2025): This time it’s different – Generative artificial intelligence and occupational choice. In: Labour Economics, Jg. 95. DOI:10.1016/j.labeco.2025.102746
Abstract
"We show the causal influence of the launch of generative artificial intelligence (AI) in the form of ChatGPT on the search behavior of young people for apprenticeship vacancies. To estimate the short- and medium-term effects, we use a variety of methods, including a difference-in-discontinuity approach exploiting the exogenous nature of the unanticipated launch of ChatGPT in 2022. There is a strong short- and medium-term decline in the intensity of searches for vacancies, indicating a notable reduction in the supply of young people actively seeking apprenticeships and suggesting great uncertainty among the affected cohort. Occupations with a high proportion of cognitive tasks and with high demands on language skills were particularly affected by the decline. Interestingly, the revealed preferences in the search behavior of young job seekers contrasted with previous expert assessments on the automation risks of occupations and aligned with the most recent assessments of the AI and language model exposure of occupations – before these new assessments existed. Notably, while the supply decline did not reduce the number of signed apprenticeship contracts, we find evidence of declining applicant quality, particularly for commercial employees, the most widely offered apprenticeship in Switzerland." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Authors. Published by Elsevier B.V.) ((en))
-
Literaturhinweis
What makes a good place to work? The effect of internal corporate social responsibility on word-of-mouth for employers (2025)
Zitatform
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))
-
Literaturhinweis
A Tale of Two Job Searches: An Integrative Review of How Job Seeker Characteristics Shape Informal Job Search Effectiveness (2025)
Porter, Caitlin M. ; Du, Juan; Solanelles, Pol ; Pearson, Ashley Howell ; Cullen‐Lester, Kristin L. ;Zitatform
Porter, Caitlin M., Pol Solanelles, Kristin L. Cullen‐Lester, Ashley Howell Pearson & Juan Du (2025): A Tale of Two Job Searches: An Integrative Review of How Job Seeker Characteristics Shape Informal Job Search Effectiveness. In: Journal of organizational behavior, S. 1-25. DOI:10.1002/job.2864
Abstract
"Informal job search—the use of personal and professional networks for job search—is a popular job search method. Yet, answers to the questions of whether informal job search is effective (relative to formal job search) and why have not been clearly articulated, hindering research progress and limiting practical recommendations for job seekers and institutions. We endeavored to address these questions via an integrative, interdisciplinary review of how job search methods (i.e., formal vs. informal) and forms of social capital (i.e., types of contacts and tie strength) relate to job search outcomes (i.e., finding a job vs. finding quality employment), and we summarize evidence for the role of job seeker characteristics as key contingencies on this process. In doing so, we uncover “a tale of two job searches,” wherein informal job search effectiveness is dependent upon job seeker characteristics that impart status within the labor market and/or society. Collectively, our review provides much-needed clarity regarding whether an informal job search is better than a formal job search and why , revealing that answers to these questions depend on who is searching for a job. Considering these insights, we outline an agenda for future research focused on enhancing job seekers' access to social networks and integrating job search and social network perspectives to extend knowledge of how different types of job seekers can more effectively utilize their networks for job search." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))
-
Literaturhinweis
Expectation vs. reality: How stereotypes and expectation disconfirmation affect job evaluations in online labor markets (2025)
Zitatform
Tran Nhat, Diana & Timm Teubner (2025): Expectation vs. reality: How stereotypes and expectation disconfirmation affect job evaluations in online labor markets. In: PLoS ONE, Jg. 20, H. 11. DOI:10.1371/journal.pone.0334630
Abstract
"In online labor markets, reputation determines both job opportunities and pay and even small disparities can translate into significant economic differences. While gender-related bias in reputational metrics such as likes, reviews, and ratings has been empirically documented, the mechanisms through which they arise remain insufficiently understood. This study presents results from an online experiment, varying workers’ gender, domain, and performance, to investigate how expectations about workers are formed and how they affect subsequent evaluations. Drawing on Expectation Disconfirmation Theory and Role Congruity Theory, we test whether the effect of disconfirmation (i.e., discrepancies between expected and actual performance) on evaluations varies with congruity (i.e., stereotypical fit between gender and domain). Contrary to our hypothesis, workers in congruent settings do not elicit higher expectations than those in incongruent roles. Similarly, the effect of positive and negative disconfirmation does not vary with congruity. However, exploratory analyses suggest that congruity does affect expectations and evaluations when individuals hold strong gender-domain associations. In case of stereotypical associations, individuals expect higher performance of workers in congruent domains and evaluate them more leniently if they fail to meet expectations. Our findings contribute to understanding why identical performances might be judged differently depending on gender-domain associations, expectations, and disconfirmation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Vom Mismatch zum Match: Wie sich Jugendliche und Unternehmen auf dem Ausbildungsmarkt suchen und finden (können): Eine kombinierte Jugend- und Unternehmensbefragung (2024)
Arndt, Franziska; Risius, Paula; Schaffer, Fabian; Herzer, Philip; Werner, Dirk; Wieland, Clemens; Renk, Helen;Zitatform
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)
-
Literaturhinweis
How workers and firms meet in the labor market and why it matters (2024)
Zitatform
Carillo-Tudela, Carlos, Leo Kaas & Benjamin Lochner (2024): How workers and firms meet in the labor market and why it matters. (VoxEU columns / Centre for Economic Policy Research), London, o. Sz.
Abstract
"Most firms match with workers through job postings, networks of personal contacts, or the public employment agency. This column investigates the effects of search channels on labor market outcomes in Germany. Low-wage firms and low-wage workers are more likely to match via networks or the public agency, while high-wage firms and high-wage workers succeed more often via job postings. Because search channels connect workers and firms at different rungs of the wage distribution, matching technologies matter not only for individual job search outcomes, but also for aggregate employment, productivity, and wage inequality." (Author's abstract, IAB-Doku, © VOXEU) ((en))
-
Literaturhinweis
Life-Cycle Worker Flows and Cross-Country Differences in Aggregate Employment (2024)
Zitatform
Créchet, Jonathan, Etienne Lalé & Linas Tarasonis (2024): Life-Cycle Worker Flows and Cross-Country Differences in Aggregate Employment. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 16878), Bonn, 71 S.
Abstract
"Cross-country employment differences are concentrated among women, the youth, and older individuals. In this paper, we document how worker flows between employment, unemployment, and out of the labor force vary by gender and age and contribute to aggregate employment differences across a large panel of European countries. We then build a life-cycle Diamond-Mortensen-Pissarides model capturing the salient features of our data. Key elements of the model are an extensive margin (i.e., labor force participation) and intensive margin (i.e., variable intensity) of search effort. The model attributes a major role to the production technology in driving differences in aggregate employment, while labor-market policies play a minor role. Search effort substantially amplifies the effects of technology across gender and age groups and is a prominent proximate cause of the cross-country variation in aggregate employment." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
"New Plan", berufliche Weiterentwicklung und die Rolle von Informationen (2024)
Zitatform
Dohmen, Thomas, Eva Kleifgen, Steffen Künn & Gesine Stephan (2024): "New Plan", berufliche Weiterentwicklung und die Rolle von Informationen. (IAB-Forschungsbericht 01/2024), Nürnberg, 33 S. DOI:10.48720/IAB.FB.2401
Abstract
"In der sich wandelnden Arbeitswelt reicht es in der Regel nicht mehr aus, einmal im Leben einen Beruf zu erlernen. Oft ist im bisherigen Beruf eine Weiterentwicklung sinnvoll oder sogar erforderlich; eventuelle Berufswechsel erfordern dann häufig den Erwerb neuer Kenntnisse und Fähigkeiten. Um die Chancen und Herausforderungen einschätzen zu können, ist eine gute Informationsbasis erforderlich. Die Bundesagentur für Arbeit (BA) hat im Rahmen ihrer Berufsberatung im Erwerbsleben (BBiE) das Online-Tool New Plan entwickelt. Dieses soll Menschen dabei helfen im Beruf voranzukommen, die eigenen Stärken zu erkennen und neue Perspektiven zu finden. Das Tool besteht aus drei Bereichen: „Möglichkeiten testen“, „Inspirieren lassen“, „Weiterbildung suchen“. Der Bereich „Inspirieren“ stellt dabei auf Berufsebene umfassende Informationen für eine mögliche berufliche Umorientierung zur Verfügung. Dieser Forschungsbericht stellt Ergebnisse aus einer Online-Befragung von Beschäftigten und Personen, die Arbeitslosengeld bezogen, vor. Die Befragung hat unter anderem erhoben, ob Personen New Plan kannten und nutzten, an beruflicher Weiterentwicklung interessiert waren und sich gut über ihre Verdienst- und Beschäftigungsmöglichkeiten informiert fühlten. Der Bericht geht zudem der Frage nach, ob Personen diese Fragen anders beantworteten, wenn sie zuvor ein Informationsschreiben zu New Plan erhalten hatten. Zu der Befragung wurden im Juni 2022 Personen eingeladen, die im Januar 2022 zu einer der folgenden vier Gruppen gehörten: sozialversicherungspflichtig Vollzeitbeschäftigte (einschließlich Personen in Helfertätigkeiten), sozialversicherungspflichtig Vollzeitbeschäftigte in Helfertätigkeiten, Arbeitslosengeldempfänger*innen (einschließlich Personen ohne Berufsabschluss), Arbeitslosengeldempfänger*innen ohne Berufsabschluss. Insgesamt umfasst das hier ausgewertete Analysesample gut 4.400 Personen. Im Ergebnis zeigt sich, dass New Plan den Vollzeitbeschäftigten im Schnitt deutlich seltener bekannt war als den Personen, die zum damaligen Zeitpunkt bzw. davor Arbeitslosengeld bezogen hatten – ohne vorheriges Informationsschreiben betrugen die Anteile rund 2 bzw. 11 Prozent. Der Bekanntheitsgrad von New Plan stieg deutlich, wenn Personen zuvor ein Informationsschreiben erhalten hatten – bei den Vollzeitbeschäftigten und Arbeitslosengeldempfänger*innen nahm der Bekanntheitsgrad jeweils um 14 Prozentpunkte zu. Vollzeitbeschäftigte hatten New Plan ohne vorheriges Informationsschreiben mit 0,3 Prozent anteilig deutlich seltener angeschaut als Arbeitslosengeldempfänger*innen mit 8 Prozent. Hochgerechnet auf die aktuellen Grundgesamtheiten hätten demnach etwa 63.000 Vollzeitbeschäftigte und 61.000 Arbeitslosengeldempfänger*innen New Plan bereits einmal angeschaut. Auch hier zeigt sich, dass das vorher verschickte Informationsschreiben den Anteil der Befragten, der das Tool bereits angeschaut hatte, um etwa 10 Prozentpunkte erhöhen konnte. Die Befragung zeigt auch: Vollzeitbeschäftigte waren – mit knapp zwei Drittel – in etwas geringerem Ausmaß an beruflicher Weiterentwicklung interessiert als Arbeitslosengeldempfänger*innen. Deren Anteil lag hier bei knapp drei Vierteln – relativ unabhängig davon, ob die Befragten vorher ein Informationsschreiben erhalten hatten oder nicht. Die befragten Vollzeitbeschäftigten fühlten sich schließlich zu deutlich mehr als 50 Prozent (eher) gut über ihre Verdienst- und – in etwas höherem Umfang – über ihre Beschäftigungschancen informiert. Auch bei den Arbeitslosengeldempfänger*innen fühlten sich mehr als 50 Prozent (eher) gut informiert, bei wiederum nur geringen Unterschieden zwischen Personen mit oder ohne vorherigem Informationsschreiben." (Autorenreferat, IAB-Doku)
-
Literaturhinweis
Sorting through Cheap Talk: Theory and Evidence from a Labor Market (2024)
Zitatform
Horton, John J., Ramesh Johari & Philipp Kircher (2024): Sorting through Cheap Talk: Theory and Evidence from a Labor Market. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 17052), Bonn, 78 S.
Abstract
"In a labor market model with cheap talk, employers can send messages about their willingness to pay for higher-ability workers, which job-seekers can use to direct their search and tailor their wage bid. Introducing such messages leads – under certain conditions – to an informative separating equilibrium that affects the number of applications, types of applications, and wage bids across rms. This model is used to interpret an experiment conducted in a large online labor market: employers were given the opportunity to state their relative willingness to pay for more experienced workers, and workers can easily condition their search on this information. Preferences were collected for all employers but only treated employers had their signal revealed to job-seekers. In response to revelation of the cheap talk signal, job-seekers targeted their applications to employers of the right "type," and they tailored their wage bids, affecting who was matched to whom and at what wage. The treatment increased measures of match quality through better sorting, illustrating the power of cheap talk for talent matching." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Social capital, job search and labor market outcomes (2024)
Zitatform
Krug, Gerhard (2024): Social capital, job search and labor market outcomes. In: S. McDonald, R. Côté & J. Shen (Hrsg.) (2024): The Handbook on Inequality and Social Capital, 2023-02-01. DOI:10.4337/9781802202373.00034
Abstract
"This chapter gives an overview of the role of social capital in job search. Based on the conceptual distinction between accessed, activated and mobilized social capital, the author first posits a theoretical model of how social capital relates to individuals’ job search behavior and shapes labor market outcomes. This model is used to specify the contributions of a variety of empirical studies from disciplines such as sociology, labor market economics and social psychology to the social capital literature. The author also reviews empirical studies on employers’ use of social capital and social networks and studies on the role of personal contacts as intermediaries between job seekers and employers seeking to fill a vacancy. The chapter concludes with a discussion of frequently encountered methodological problems in research on social capital and job search and of possible directions for future research." (Author's abstract, IAB-Doku, © Elgar) ((en))
-
Literaturhinweis
Does Artificial Intelligence Help or Hurt Gender Diversity? Evidence from Two Field Experiments on Recruitment in Tech (2023)
Zitatform
Avery, Mallory, Andreas Leibbrandt & Joseph Vecci (2023): Does Artificial Intelligence Help or Hurt Gender Diversity? Evidence from Two Field Experiments on Recruitment in Tech. (Discussion paper / Monash University, Department of Economics 2023-09), Clayton, 69 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 in recruitment impacts 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 this is driven by female jobseekers believing that there is less bias in recruitment 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))
-
Literaturhinweis
Matching Through Search Channels (2023)
Zitatform
Carillo-Tudela, Carlos, Leo Kaas & Benjamin Lochner (2023): Matching Through Search Channels. (IAB-Discussion Paper 10/2023), Nürnberg, 85 S. DOI:10.48720/IAB.DP.2310
Abstract
"Firmen und Arbeitnehmer/-innen finden überwiegend über Stellenanzeigen, persönliche Kontaktnetzwerke oder die Bundesagentur für Arbeit zueinander. All diese Suchkanäle tragen dazu bei, Friktionen am Arbeitsmarkt zu verringern. In diesem Papier untersuchen wir, inwieweit diese Suchkanäle unterschiedliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt haben. Anhand einer neuen Datenverknüpfung aus administrativer Daten und Umfragedaten zeigen wir: (i) Niedriglohnfirmen und Niedriglohnbeziehende finden vermehrt über Netzwerke oder die Bundesagentur für Arbeit zueinander, währendessen Hochlohnfirmen und Hochlohnbeziehende häufiger über Stellenanzeigen zusammenkommen. (ii) Dabei nutzen Firmen Stellenanzeigen vor allem bei der Abwerbung und Gewinnung von Hochlohnbeziehenden. Im Vergleich zu anderen Suchkanälen, werden Stellenanzeigen auch vermehrt von Beschäftigten beim Aufstieg auf der Karriereleiter genutzt. Um die Auswirkungen dieser Beobachtungen auf die aggregierte Beschäftigung, die Löhne und die Arbeitsmarktsortierung zu bewerten, schätzen wir strukturell ein Gleichgewichtsmodell, das sich durch Karriereleitern, zweiseitige Heterogenität, mehrere Suchkanäle und endogene Einstellungsintensität auszeichnet. Die Schätzung zeigt, dass Netzwerke der kosteneffizienteste Kanal sind, der es Firmen ermöglicht, schnell einzustellen, aber auch Arbeitskräfte mit geringeren durchschnittlichen Fähigkeiten anzuziehen. Stellenanzeigen sind der kostspieligste Kanal, erleichtern die Einstellung von Arbeitnehmern/-innen mit höheren Fähigkeiten und sind für die Sortierung zwischen Beschäftigten und Firmen am wichtigsten. In kontrafaktischen Berechnungen zeigt sich, dass obwohl die Bundesagentur für Arbeit die geringste Einstellungswahrscheinlichkeit bietet, ihre hypothetische Abschaffung beträchtliche Folgen hätte. Die Gesamtbeschäftigung würde um mindestens 1,4 Prozent sinken und die Lohnungleichheit steigen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
-
Literaturhinweis
Matching through Search Channels (2023)
Zitatform
Carrillo-Tudela, Carlos, Leo Kaas & Benjamin Lochner (2023): Matching through Search Channels. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 16583), Bonn, 37 S.
Abstract
"Firms and workers predominately match via job postings, networks of personal contacts or the public employment agency, all of which help to ameliorate labor market frictions. In this paper we investigate the extent to which these search channels have differential effects on labor market outcomes. Using novel linked survey-administrative data we document that (i) low-wage firms and low-wage workers are more likely to match via networks or the public agency, while high-wage firms and high-wage workers succeed more often via job postings; (ii) job postings help firms the most in poaching and attracting high-wage workers and help workers the most in climbing the job ladder. To evaluate the implications of these findings for employment, wages and labor market sorting, we structurally estimate an equilibrium job ladder model featuring two-sided heterogeneity, multiple search channels and endogenous recruitment effort. The estimation reveals that networks are the most cost-effective channel, allowing firms to hire quickly, yet attracting workers of lower average ability. Job postings are the most costly channel, facilitate hiring workers of higher ability, and matter most for worker-firm sorting. Although the public employment agency provides the lowest hiring probability, its removal has sizeable consequences, with aggregate employment declining by at least 1.4 percent and rising bottom wage inequality." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Neuartige Jobempfehlungssysteme können Suchprozesse am Arbeitsmarkt verbessern (2023)
Zitatform
Fitzenberger, Bernd, Michael Oberfichtner & Michael Stops (2023): Neuartige Jobempfehlungssysteme können Suchprozesse am Arbeitsmarkt verbessern. In: IAB-Forum H. 18.12.2023 Nürnberg. DOI:10.48720/IAB.FOO.20231218.01
Abstract
"Neuere, auf maschinellem Lernen basierende Jobempfehlungssysteme sollen Arbeitssuchenden möglichst passende Jobangebote unterbreiten und so die „klassische“ Arbeitsvermittlung und -beratung entlasten oder ergänzen. Die Herausforderungen in der Umsetzung und die Grenzen in der Anwendung sind jedoch in den Blick zu nehmen, um die Potenziale von Jobempfehlungssystemen optimal zu nutzen. Dies zeigen die Erfahrungen mit den Systemen, die derzeit in Dänemark, Frankreich und Schweden erprobt werden." (Autorenreferat, IAB-Doku)