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.
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Decomposing Variations in Labor Market Mismatch (2026)
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Bauer, Anja & Enzo Weber (2026): Decomposing Variations in Labor Market Mismatch. (IAB-Discussion Paper 03/2026), Nürnberg, 19 S. DOI:10.48720/IAB.DP.2603
Abstract
"Dieses Diskussionspapier zeigt, wie Veränderungen des Arbeitsmarkt-Mismatch auf die Komponenten Arbeitslosigkeit, offene Stellen und Matchingeffizienz zurückgeführt werden können. Wir stellen fest, dass die Arbeitslosigkeit der wichtigste Faktor ist und auch die zyklischen Schwankungen bestimmt, während die Beiträge der offenen Stellen geringer und antizyklisch sind. Wir unterscheiden nach der Ursache der Arbeitslosigkeit und zeigen, dass Ströme gegenüber der Beschäftigung den Mismatch verstärken, während dies für Nichtbeschäftigung und Ausbildung / Weiterbildung nicht der Fall ist." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Wage effects of skill mismatches across domains: the importance of ICT skills (2026)
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Bischof, Stephan & Rolf van der Velden (2026): Wage effects of skill mismatches across domains: the importance of ICT skills. In: Oxford economic papers. DOI:10.1093/oep/gpag001
Abstract
"To date, it is unclear in which skills mismatches are most relevant for individuals’ wages, and whether surpluses or deficits in one domain can offset those in another. This study addresses these gaps by examining how mismatches in five key skill domains (ICT, reading, mathematics, science, and reasoning) are linked to individuals’ wages. Utilizing data from the 2016 wave of the German National Educational Panel Study (NEPS) Adult Cohort, our findings reveal that skill deficits consistently result in lower wages, whereas surpluses do not pay off in each domain. Notably, mismatches in ICT skills are most significant for individuals’ wages: ICT deficits not only reduce wages, but can also negate wage benefits from surpluses in other skills. Conversely, ICT surpluses can compensate for wage penalties associated with deficits in other domains. These findings underscore the importance of digital skills for productivity and wage potential in the modern labour market." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Labor Demand on a Tight Leash (2026)
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Bossler, Mario & Martin Popp (2026): Labor Demand on a Tight Leash. In: ILR review, S. 1-35. DOI:10.1177/00197939261435961
Abstract
"Using detailed information on vacancies and job seekers, the authors study the effect of labor market tightness on labor demand for the near-universe of German firms. To this end, novel Bartik instruments are constructed that combine firms’ predetermined employment shares with nationwide shifts at the occupational level. The results show that tightness significantly reduces firms’ labor demand, implying that the observed doubling in tightness between 2012 and 2019 reduced employment by 5%. At the aggregate level, the negative tightness effect creates search externalities, which reduce the own-wage elasticity of labor demand from −0.7 to −0.5 through reallocation of workers between firms. To guide the analysis, the authors embed elements of the canonical search-and-matching model into a labor demand equation, while allowing vacancy posting costs to increase in tight markets. Through the lens of this model, the pre-match component of hiring costs amounts to 16–24% of annual wage payments." (Author's abstract, IAB-Doku, © Sage) ((en))
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Finding a job through social networks: monetary and nonmonetary returns for employed and unemployed job seekers (2026)
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Drasch, Katrin & Gerhard Krug (2026): Finding a job through social networks: monetary and nonmonetary returns for employed and unemployed job seekers. In: European Societies, S. 1-34. DOI:10.1162/euso.a.106
Abstract
"This study examines the impact of job vacancy information obtained through personal contacts on monetary and nonmonetary job search outcomes. We hypothesise that the effects will be positive for both kinds of outcome, and that these effects may depend on employment status prior to finding a new job. Additionally, we hypothesise that information from professional personal contacts will lead to better job search outcomes than information from private personal contacts. We use panel data from the German Panel Study “Labour Market and Social Security” (PASS) and fixed effects regressions to test these hypotheses. Monetary outcomes are measured by wages and nonmonetary outcomes by job satisfaction. Overall, we find that the employed tend to benefit more than the unemployed. However, the specific pattern differs depending on whether vacancy information stems from personal or professional contacts and on the type of outcome (monetary or nonmonetary)." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Matching for three: The search activities of workers, firms, and employment services (2026)
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Hartl, Tobias, Christian Hutter & Enzo Weber (2026): Matching for three: The search activities of workers, firms, and employment services. In: Economic Modelling, Jg. 155, 2025-12-08. DOI:10.1016/j.econmod.2025.107434
Abstract
"The standard labour market matching function neglects a substantial variation of hirings. A crucial driver of this latent part is the search intensity of job seekers and firms, as well as the placement intensity of employment agencies. However, there is still a lack of integration of all three search and placement intensities into a unified theoretical framework. Their combined labour market effects have not been estimated so far. We feed all three intensities into the theoretical framework of a labour market matching function to estimate their impact on the job finding rate – effects which are not settled a priori. This could provide important stylised facts for subsequent theory building. For measuring the search and placement intensities, we use big data on online activity obtained from the job exchange of the German Federal Employment Agency and from its internal placement-software. The results show that all three intensities significantly contribute to the variation in job findings beyond vacancies and unemployment. During the COVID-19 crisis, reduced search intensities accounted for 44 percent of lost hirings and 16 percent of the labour market related increase in unemployment." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 Elsevier) ((en))
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Machine learning for labor market matching (2026)
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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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The Impact of Higher Education on Employer Perceptions (2026)
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Stans, Renske, Laura Ehrmantraut, Malin Siemers & Pia Pinger (2026): The Impact of Higher Education on Employer Perceptions. In: The Economic Journal, Jg. 136, H. 674, S. 602-625. DOI:10.1093/ej/ueaf061
Abstract
"Do employers seek to attract individuals with more education because it enhances human capital or because it signals higher levels of pre-existing traits? We experimentally vary master’s degree completion rates on applicant résumés and examine how this influences candidates’ desirability and employer perceptions of their productive characteristics. Our findings show that while a completed master’s degree increases desirability, an incomplete master’s degree is perceived by human resource managers as less favorable than a bachelor’s degree. This suggests that employersprefer candidates with higher education mainly because they view the degree as a signal of pre-existing productive traits. Consistent with this, employers perceive both cognitive and non-cognitive traits as stronger in master graduates but non-cognitive traits as weaker in master dropouts compared to bachelor’s degree holders. Overall, perceived cognitiveand non-cognitive traits play a larger role in determining a candidate ’s attractiveness than expertise. This paper thus provides causal evidence on the origins of the education premium." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Women use Social Networks for Job Search more often than Men, but Men use them more intensely (2026)
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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))
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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))
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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)
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Hiring opportunities for new firms and the business cycle (2025)
Zitatform
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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Analysepotenziale von OnlineStellenanzeigen und Methoden Maschinellen Lernens am Beispiel der Mindestlohnforschung: Hat der Mindestlohn die Nachfrage von Kompetenzen durch Arbeitgeber verändert? (2025)
Busch, Anne; Krieger, Benedikt; Krusee, Sebastian; Goluchowicz, Kerstin; Baumann, Fabienne-Agnes;Zitatform
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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Essays on Wages and Minimum Wages in Frictional Labor Markets (2025)
Börschlein, Erik-Benjamin;Zitatform
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)
Beteiligte aus dem IAB
Börschlein, Erik-Benjamin; -
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Regionaler Mismatch: Arbeitskräftemobilität steigern (2025)
Zitatform
Dauth, Wolfgang, Andreas Mense & Katja Wolf (2025): Regionaler Mismatch: Arbeitskräftemobilität steigern. In: Wirtschaftsdienst, Jg. 105, H. 10, S. 690-690., 2025-10-16. DOI:10.2478/wd-2025-0176
Abstract
"Arbeitslose und passende offene Stellen sind in Deutschland oft räumlich voneinander getrennt. Die dynamischsten Arbeitsmärkte finden sich in Großstädten wie Berlin, Hamburg, München und generell im Süden, wo die sozialversicherungspflichtige Beschäftigung stetig wächst. Demgegenüber stehen hohe Arbeitslosenquoten in Städten wie Gelsenkirchen oder Bremerhaven, sowie in ländlichen Regionen Ostdeutschlands, Nordrhein-Westfalens und Niedersachsens. Andrea Nahles, Vorstandsvorsitzende der Bundesagentur für Arbeit, betonte auf der diesjährigen Tagung des Vereins für Socialpolitik, dass die geringe Mobilität – vor allem infolge von Wohnungsknappheit in den Ballungsräumen – die Vermittlung von Arbeitskräften erschwere." (Textauszug, IAB-Doku)
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Arbeitsplatzattraktivität: Zwischen Wunsch und Versprechen: Eine Analyse auf Basis der IW-Beschäftigtenbefragung und Online-Stellenanzeigen (2025)
Engler, Jan; Mertens, Armin; Stettes, Oliver;Zitatform
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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How to Attract Talent? Field-Experimental Evidence on Emphasizing Flexibility and Career Opportunities in Job Advertisements (2025)
Zitatform
Fuchs, Larissa, Matthias Heinz, Pia Pinger & Max Thon (2025): How to Attract Talent? Field-Experimental Evidence on Emphasizing Flexibility and Career Opportunities in Job Advertisements. (CEPR discussion paper / Centre for Economic Policy Research 20916), London, 80 S.
Abstract
"We conduct a randomized controlled trial (RCT) with a leading technology firm to study how highlighting flexibility and career advancement in job advertisements causally affects the applicant pool. Highlighting career advancement increases the number of applications from men for entry-level positions and attracts additional applicants with strong qualifications and a good fit, which in turn leads to more interview invitations. By contrast, highlighting flexibility increases applications from both women and men at the entry level but provides limited evidence of attracting higher-quality or better-fit applicants. A complementary survey experiment among STEM students shows how job advertisements shape beliefs about the firm’s job characteristics and work environment. Overall, our results show that the amenities firms choose to highlight can powerfully influence both the size and characteristics of their applicant pool." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Fast sechs von zehn Betrieben gingen im ersten Halbjahr 2024 Kompromisse bei der Einstellung von Fachkräften ein (2025)
Grau, Katrin; Schwengler, Barbara; Leber, Ute;Zitatform
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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Beschäftigungsaufnahmen von Personen in der Grundsicherung: Entfernung zwischen bisherigem Wohnort und Arbeitsort (2025)
Zitatform
Mense, Andreas & Katja Wolf (2025): Beschäftigungsaufnahmen von Personen in der Grundsicherung: Entfernung zwischen bisherigem Wohnort und Arbeitsort. (IAB-Forschungsbericht 16/2025), Nürnberg, 26 S. DOI:10.48720/IAB.FB.2516
Abstract
"Vor dem Hintergrund aktueller Reformüberlegungen zur Zumutbarkeit von Arbeit nach § 10 SGB II untersucht dieser Forschungsbericht, welche Entfernungen zwischen Wohnort und Arbeitsort bei Beschäftigungsaufnahmen von Personen im Grundsicherungsbezug typischerweise auftreten. Im Fokus stehen dabei systematische Unterschiede nach Personengruppen. Grundlage der Analysen sind administrative Daten aus den Integrierten Erwerbsbiografien (IEB) und der Leistungshistorik Grundsicherung (LHG) für das Jahr 2022. Untersucht werden erwerbsfähige Leistungsberechtigte im SGB II, die aus dem Grundsicherungsbezug heraus eine sozialversicherungspflichtige Beschäftigung aufgenommen haben. Ergänzend werden Befragungsdaten aus der ersten Welle des Online-Panel for Labour Market Research (OPAL) des IAB verwendet, um das beobachtete Verhalten mit den Selbstangaben von Grundsicherungsbeziehenden zu ihrem Arbeitssuchverhalten abzugleichen. Die Mehrheit nimmt eine Beschäftigung in Wohnortnähe auf. In 69 Prozent der Fälle liegt der Arbeitsort weniger als 15 km entfernt, in 17 Prozent zwischen 15 und 50 km. Gleichzeitig nimmt ein nicht unerheblicher Anteil auch größere Distanzen in Kauf: In 8,7 % der Fälle liegt der neue Arbeitsort mehr als 100 km vom bisherigen Wohnort entfernt. Die durchschnittliche Entfernung variiert deutlich zwischen unterschiedlichen Personengruppen. Alleinerziehende, Eltern minderjähriger Kinder, Ältere sowie Personen mit gesundheitlichen Einschränkungen nehmen im Mittel kürzere Distanzen in Kauf. Auch Teilzeitbeschäftigte verbleiben häufiger in der Nähe ihres bisherigen Wohnorts. Umgekehrt nehmen junge, alleinstehende oder hochqualifizierte Personen im Mittel Arbeitsstellen in durchschnittlich größerer Entfernung an. Ähnliche Unterschiede zeigen sich auch bei der Wahrscheinlichkeit, eine Beschäftigung in mehr als 100 km Entfernung aufzunehmen. Die meisten dürften dafür umziehen. Die Analysen basieren auf multivariaten Regressionsmodellen, die eine Vielzahl potenziell relevanter Merkmale kontrollieren. Die Unterschiede zwischen den Gruppen bleiben auch nach Kontrolle dieser Merkmale bestehen und decken sich mit den Ausnahmeregelungen des § 10 Abs. 2 SGB II. Diese sehen vor, dass bei der Prüfung der Zumutbarkeit persönliche, familiäre und gesundheitliche Gründe zu berücksichtigen sind. Die OPAL-Befragungsdaten bestätigen diese Befunde tendenziell. So zeigen sich ähnliche gruppenspezifische Muster bei der Selbsteinschätzung zur Bereitschaft, längere Pendelzeiten oder einen Umzug in Kauf zu nehmen. Frauen, ältere Personen, Alleinerziehende und Personen, die eine Teilzeitbeschäftigung suchen, geben seltener an, für eine Stelle über 60 Minuten pendeln oder umziehen zu wollen. Gleichzeitig zeigen Personen mit Hochschulabschluss sowie ausländischer Staatsangehörigkeit eine höhere Bereitschaft zu räumlicher Mobilität. Die in den administrativen Daten erkennbaren Unterschiede in den Entfernungen zwischen Wohn- und Arbeitsort lassen sich also durch Unterschiede im Arbeitssuchverhalten plausibel erklären. Diese Befunde lassen sich weniger als Folge der aktuellen gesetzlichen Ausnahmeregelungen interpretieren, sondern vielmehr als deren empirische Grundlage: Denn § 10 SGB II trägt den gruppenspezifisch variierenden Mobilitätsmöglichkeiten Rechnung. Die Ausnahmetatbestände in § 10 SGB II wurden eben gerade deshalb geschaffen, weil Alleinerziehende und andere räumlich weniger mobile Personen seltener weite Pendelwege oder einen Umzug in Kauf nehmen können oder wollen. Es erscheint daher sinnvoll, bestehende Mobilitätshemmnisse gezielt abzubauen, die Bereitschaft zu überregionaler Mobilität bei der Vermittlung zu berücksichtigen und so individuelle Vermittlungsstrategien zu stärken. Zudem sollte die Politik die institutionellen Rahmenbedingungen – etwa Möglichkeiten zur Kinderbetreuung, den Wohnungsmarkt, und die Verkehrssituation – in den Blick nehmen, um die Mobilitätsbereitschaft zu erhöhen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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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))
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Literaturhinweis
Anonymous job applications and hiring discrimination: Blind recruitment can level the playing field in access to jobs but cannot prevent all forms of discrimination (2025)
Zitatform
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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auch erschienen als: IZA world of labor, 454