Projektbeschreibung

In diesem Projekt sollen Arbeitnehmerflüsse klassifiziert werden. Dabei handelt es sich um gruppierte Flüsse von mind 5 Personen, die von einem Beschäftigtenbetrieb zu einem anderen gemeinsam innerhalb eines Jahres wechseln. Dabei sollen Effekte auf Lohnwachstum und Arbeitnehmerkarrieren analysiert werden.

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Dieses Projekt widmet sich den Erwerbsverläufen von Auszubildenden aus dem Handwerk. Speziell soll untersucht werden, wie lange Absolventinnen und Absolventen in ihrem Ausbildungsbetrieb und -beruf verbleiben, welche Absolventinnen und Absolventen den Ausbildungsbetrieb und/oder -beruf verlassen und ob nach einem Berufswechsel hauptsächlich einen neue Beschäftigung außerhalb des Handwerks ergriffen wird. Um zeitliche Entwicklungen untersuchen zu können, führen wir die Analyse separat für verschiedene Abschlusskohorten durch.

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Wir untersuchen inwiefern Jobmobilität mit Lohnveränderungen einhergeht. Dafür betrachten wir Jobwechsel, die zwischen Dezember 2016 und Dezember 2019 stattgefunden haben und vergleichen den alten mit dem neuen Lohn. Ein Regressionsmodell erlaubt uns herauszufinden ob es bestimmte Charakteristika (Alter, Geschlecht, ...) wahrscheinlicher machen einen hohen Lohnzuwachs, bzw. Lohnverlust zu realisieren.

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Das Projekt nimmt die Erwerbsverläufe von Erstauszubildenden der Ausbildungsjahrgänge 2000 und 2010 in Sachsen in den Blick. Mit Hilfe der Sequenzmusteranalyse, der Clusteranalyse und der Survival Analysis werden typische Verlaufs- und Mobilitätsmuster identifiziert und beschrieben. Die Mobilität wird dabei auf beruflicher, betrieblicher und geografischer Ebene betrachtet Erstauszubildende der Kohorte 2010 haben bessere Chancen auf einen stabilen Erwerbsverlauf als diejenigen der Kohorte 2000. Individuelle Merkmale wie das Geschlecht, das Alter, die Staatsangehörigkeit und der gewählte Beruf, aber auch Merkmale des Ausbildungsbetriebes sowie die Ausbildungsregion beeinflussen den Erwerbsverlauf und die Mobilität in den betrachteten zehn Jahren nach Ausbildungsbeginn erheblich.

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Dieses Projekt widmet sich der Frage wie sich das Matching zwischen Arbeiter und Betrieb im Laufe des Erwerbslebens verändert und ob es bei dieser Entwicklung Unterschiede zwischen Berufen gibt. Wir vermuten, dass sich die Stärke der Matches mit der Anzahl der Jobwechsel eines Arbeiters verbessert. Zudem gehen wir davon aus, dass es Berufe gibt bei denen diese Entwicklung stärker, bzw. weniger stark ausgeprägt ist. Unsere Hypothesen evaluieren wir mit Hilfe der AKM Lohndekompositionsmethode auf Grundlage der administrativen IEB Daten.

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Dieses Projekt widmet sich der Frage, wie sich die Pandemie auf die Erwerbsverläufe von Personen ausgewirkt hat, die kurz vor Pandemiebeginn arbeitslos geworden sind. Wir gehen dabei davon aus, dass im Vergleich zu den Vorjahren die Wahrscheinlichkeit, die Arbeitslosigkeit zu beenden und eine Beschäftigung aufzunehmen, im Durchschnitt infolge der Pandemie gesunken ist. Darüber hinaus vermuten wir, dass sich die Auswirkungen auf die Dauer der Arbeitslosigkeit sowie auf die nachfolgende Beschäftigung und Entlohnung für Personen aus bestimmten Berufen ungünstiger darstellen. Diese Vermutung ist darauf zurückzuführen, dass sich die Berufe in ihrem Tätigkeitsprofil unterscheiden und somit unterschiedlich gut unter Pandemiebedingungen ausgeübt werden können. Diese Hypothesen evaluieren wir auf Grundlage von administrativen Individualdaten anhand eines Differenz-in-Differenzen-Ansatzes.

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Die Wohneigentumsquote ist eine sehr wichtige politikrelevante Größe. Für die meisten Wohneigentümer stellt das selbstgenutzte Wohneigentum den größten finanziellen Wert dar. Es trägt zur Altersvorsorge des Haushalts bei und verbessert die Kreditwürdigkeit, wodurch der Haushalt besser auf negative ökonomische Ereignisse reagieren kann. Andererseits hat eine Reihe an Forschungsarbeiten zu dem Thema gezeigt, dass Wohneigentum u.A. die Mobilität von Haushalten und das Verhalten auf dem Arbeitsmarkt beeinflusst und negative Auswirkungen auf Arbeitslosigkeitsrisiken haben kann. Dabei ist jedoch ungeklärt, welche Faktoren regionale Unterschiede im Wohneigentum erklären können. Das vorliegende Projekt soll helfen, diese Lücke zu schließen. Dazu sollen Zensus-Daten aus England und Deutschland sowie Daten aus der EU-SILC-Panelbefragung ausgewertet werden.

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In dem Projekt werden mittels Machine Learning Methoden Kausalanalysen zur Wirkung von Umschulungen auf die regionale und berufliche Mobilität von Arbeitslosen durchgeführt. Es wird zunächst analysiert, ob Teilnehmende an Umschulungen in den folgenden fünf Jahren eher einen beruflichen Aufstieg (gemessen am Anforderungsniveau eines Jobs) erleben als nichtteilnehmende Arbeitslose und ob sie seltener oder häufiger den Wohnort oder Arbeitsort wechseln. Zudem soll untersucht werden, welche Gruppen von Teilnehmenden (bezüglich individueller Merkmale) besonders von einer Umschulung profitieren.

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Das Projekt untersucht, wie sich Informationen zu Perspektiven im Erwerbsleben - im Sinne von Möglichkeiten beruflicher Neuorientierung - auswirken. Zufällig gezogene Personen erhalten Informationen und einen Zugangslink zu dem Online-Erkundungstool New Plan der Bundesagentur für Arbeit. New Plan soll Menschen bei der Suche nach Möglichkeiten der beruflichen Umorientierung aktiv unterstützen. Hierzu werden Information zu Alternativberufen, wie z.B. Verdienstmöglichkeiten, Beschäftigungschancen und Stellenverfügbarkeit, übersichtlich und individuell zugeschnitten bereitgestellt. Zudem wird eine Online-Befragung mit den angeschriebenen Personen sowie einer weiteren zufällig gezogenen Kontrollgruppe durchgeführt. Enthalten sind Fragen zur Kenntnis und Nutzung von New Plan, Suchverhalten und Mobilitätsbereitschaft.

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Der technologische Wandel und die zunehmende Digitalisierung der Arbeitswelt verändern die Berufslandschaft: Manche Berufe verlieren an Bedeutung, in manchen verändern sich die Anforderungen an die Kenntnisse und Fertigkeiten der Beschäftigten, und wieder andere entstehen neu. Um am Arbeitsmarkt weiterhin erfolgreich teilzunehmen, bleibt berufliche Mobilität der Erwerbstätigen oft nicht aus. In diesem Projekt wird untersucht, wie sich die berufliche Mobilität zwischen mehr oder weniger von der Substituierbarkeit einzelner Tätigkeiten durch Computer und Roboter betroffenen Berufen verteilt und welche Rolle dabei individuelle Merkmale der Erwerbstätigen und strukturelle Eigenschaften des Ausgangs- und Zielberufs spielen.

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Die Corona-Krise führt auf dem Arbeitsmarkt zu Verschiebungen zwischen Branchen. In den USA ist dies mit der "Great Resignation" besonders ausgeprägt. Im Projekt werden Reallokationen im deutschen Arbeitsmarkt während der Corona-Krise untersucht.

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Although the literature has shown that regional mobility positively affects individual labor market careers, some people stay immobile even when their careers are threatened. As individual characteristics cannot solely explain this (non-)mobility, we examine how the economic condition in the social context in which individuals live alters the evaluation of local labor market (LLM) opportunities. In using first difference models and georeferenced administrative data from Germany, we provide direct evidence of how lower LLM opportunities and higher neighborhood unemployment positively influence regional mobility. Interacting the two contexts, however, reveals that individuals conditionally evaluate LLM opportunities: When neighborhood unemployment increases, individuals stick to their vicinity despite their declining individual LLM opportunities. We rationalize this behavior by a reduced unemployment stigma. Qualification-specific analyses document heterogeneity in the reaction to declining LLM opportunities. The study stresses that individuals perceive broader spatial contexts conditional on their more local social context and their own characteristics.

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Zahlreiche Studien beschreiben das Phänomen einer "Arbeitsmarktpolarisierung" in den westlichen Industrienationen: Im Zuge des technologischen Fortschritts werden langfristig vor allem routine-intensive Tätigkeit automatisiert und ersetzt, während die Beschäftigung in wenig routine-intensiven "manuellen" und "abstrakten" Tätigkeiten steigt. Als Folge dieses Wandels kann es für Personen aus routine-intensiven Berufen schwierig sein, nach einem Arbeitsplatzverlust auf dem lokalen Arbeitsmarkt eine neue Anstellung in ihrem angestammten Tätigkeitsfeld zu finden. Können sie zudem aufgrund restriktiver Migrationskosten nicht auf andere Regionen ausweichen, müssen sie unter Umständen neue Tätigkeitsfelder erschließen. Wenn die Erfahrungen aus ihren bisherigen Tätigkeiten nur schlecht auf andere Felder übertragbar sind, so können andauernde Arbeitslosigkeit und/oder Lohneinbußen bei Wiederbeschäftigung die Folge sein. Dieses Forschungsvorhaben zielt darauf ab, die heterogenen Beschäftigungsergebnisse nach einem Arbeitsplatzverlust als Folge des Zusammenspiels dieser Faktoren zu untersuchen. Es soll analysiert werden, welche Gruppen langfristig besonders stark von den Folgen eines Arbeitsplatzverlustes betroffen sind und welche Rolle dabei die individuelle Flexibilität bezüglich des Arbeitsortes und der Tätigkeit spielt. Dies kann wichtige Implikationen zur Gestaltung spezifischer Maßnahmen wie Umzugskostenübernahmen oder Weiterbildungen für verschiedene Personengruppen liefern und damit zur optimalen Gestaltung aktiver Arbeitsmarktpolitik beitragen.

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Die Entstehung und Nutzung von Wissen stellt einen entscheidenden Treiber für regionale Entwicklung in hochentwickelten Volkswirtschaften dar. Es besteht eine ausgeprägte regionale Komponente, denn wissensintensive Unternehmen entwickeln ihre Standortnetzwerke mit strategischer Absicht, um ihre längerfristige Innovationsleistung sicher zu stellen. Arbeitskräfte sind die entscheidenden Akteure im Raum. Für das Projekt werden Unternehmensdaten der Forscher der TU München mit Daten des IAB zur raumzeitlichen Mobilität von Beschäftigten verknüpft. Ein besonderes Augenmerk liegt auf Wissensarbeitern. Kernfragen drehen sich um die Arbeitsplatzmobilität, das Ausbildungsniveau und die Altersstruktur.

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Dieser Beitrag untersucht die Wirkung von Rückkehrinitiativen in ländlichen Regionen Deutschlands auf die interregionale Rückkehrmigration. Die Initiativen zielen darauf ab, die Rückkehrmigration zu steigern, indem sie unter anderem über lokale Beschäftigungsmöglichkeiten informieren und Rückkehrinteressierte persönlich unterstützen, um in der ehemaligen ländlichen Wohnregion einen Arbeitsplatz zu finden. Bei der Analyse administrativer Daten zu individuellen Arbeitsmarktbiografien mithilfe von Ereignisanalysen und Differenz-in-Differenzen-Schätzungen stellen wir fest, dass Rückkehrinitiativen im Durchschnitt die interregionale Rückkehrmigration fördern. Unter den betrachteten Arbeitnehmern ist die Rückkehrwahrscheinlichkeit vor allem bei denen in der Mitte und am oberen Ende der Lohnverteilung höher.

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In diesem Projekt sollen die langfristigen Muster der Betriebswechsel untersucht werden. Hierbei sind die folgenden Fragestellungen von Interesse: wie hat sich die Häufigkeit der Betriebswechsel im Zeitverlauf entwickelt, hat der Anteil an Wechseln über größere räumliche Distanzen oder in andere berufliche Gruppen zugenommen? Wie unterscheiden sich diese Entwicklungen für bestimmte Personengruppen, z.B. Frauen, Ältere oder Hochqualifizierte? Zeigen sich unterschiedliche Entwicklung zwischen verschiedenen Regionstypen, z.B. zwischen städtischen und ländlichen Kreisen?

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Dass Berufswechsel in Deutschland relativ gesehen selten sind, wird oft der berufsfachlichen Orientierung des Arbeitsmarktes zugeschrieben. Dabei spielt der Erwerb von berufsspezifischem Humankapital durch eine entsprechende Ausbildung oder die Ausübung einer entsprechenden beruflichen Tätigkeit eine zentrale Rolle. Die so erworbenen berufsspezifischen Fertigkeiten und Kenntnisse sind per Definition überbetrieblich einsetzbar und können folglich bei einem Arbeitgeberwechsel problemlos übertragen werden - bei einem Berufswechsel jedoch nur bedingt.
In diesem Projekt entwickeln wir ein Konzept zur Messung der Übertragbarkeit von berufsspezifischen Fertigkeiten und Kenntnissen zwischen Berufen. Die Übertragbarkeit hängt davon ab, wie sehr die Fertigkeiten und Kenntnisse des Ausgangsberufs mit den erforderlichen Fertigkeiten und Kenntnissen im Zielberuf übereinstimmen. Ist die Übereinstimmung groß, sprechen wir von einer hohen Ähnlichkeit zwischen zwei Berufen; ist sie niedrig sprechen wir von einer geringen Ähnlichkeit. Gibt es für einen Beruf wenig oder gar keine Ähnlichkeiten zu anderen Berufen, bezeichnen wir diesen Beruf als spezifisch. Der Grad der Spezifität kann als eine Eigenschaft eines Berufs beschrieben werden.
Beide Maße sollen in diesem Projekt entwickelt und ihre Relevanz in empirischen Analysen getestet werden.
 

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We will merge labor market information on German migrants observed working in Austria with their labor market outcomes during any years they were working in Germany (either before or after their time in Austria). Similarly, we will merge labor market information on Austrian migrants observed in Germany with their labor market outcomes for any years they were working in Austria. To illustrate the nature of the resulting data set, consider a German citizen who works for several years in Germany (say, from ages 19 to 24), then moves to Austria for several years, then returns. For this individual we will be able to construct a complete longitudinal history of earnings outcomes in both the home country (Germany) and the destination country (Austria), before, during and after the migration spell.

The available data for each worker will include: gender and year of birth; total earnings and total days worked in each job held in either country; all spells of unemployment in either country; geographic location and industry of each job; characteristics of co-workers at each job (e.g., fraction of co-workers who are migrants from Germany or Austria); detailed occupation (for all jobs in Germany) or blue-collar/white collar status (for all jobs in Austria); and education (reported for jobs in Germany).

We will supplement these data with corresponding information on samples of native (non-migrant) workers in the two countries. These supplementary data will be used in two ways: (1) to form detailed comparisons in the home country labor market between people who emigrate and people who do not, before and after a migration spell; and (2) to form detailed comparisons in the destination country labor market between immigrants and natives.

Our analysis plan includes three main components:
(i) Descriptive Analysis of Migration Flows between Austria and Germany
(ii) Analysis of outcomes before and after first migration experience
(iii) Analysis of return migration and circular (repeat) migration

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Eine wesentliche Grundlage für wirksame Arbeitsmarktpolitik ist die Kenntnis über die Determinanten des Ausgleichs von Arbeitsangebot und Arbeitsnachfrage zur Begründung neuer Beschäftigungsverhältnisse. Ein schwerwiegendes Problem dabei ist, dass die Prozesse – insbesondere die Entscheidungsfindung zur Arbeits- bzw. Bewerbersuche, der Suche selbst, des Aufeinandertreffens von Bewerbern und Betrieben, die sich anschließenden Verhandlungen und schließlich die abschließende Rekrutierungsentscheidung – auf der individuellen Ebene nur unvollständig oder gar nicht beobachtet werden können. Auf der aggregierten Ebene ist es aber möglich, die Zahl der Arbeitslosen, der Vakanzen und der Neueinstellungen in sozialversicherungspflichtige Beschäftigungsverhältnisse zu erfassen. Damit wird es auch möglich, den Zusammenhang zwischen erfolgten Neueinstellungen auf der einen und der Zahl der Arbeitslosen und Vakanzen auf der anderen Seite empirisch zu untersuchen. Die so ermittelbaren Neueinstellungselastizitäten der Arbeitslosen und Vakanzen informieren über die Effizienz der Ausgleichsprozesse am Arbeitsmarkt (hierzu gibt es bereits einen beachtlichen Literaturbestand). Vergleiche über die Zeit ermöglichen eine Einschätzung darüber, ob sich die Ausgleichsprozesse beschleunigt oder verlangsamt haben. Die Analysen gewinnen an Aussagekraft, wenn man berücksichtigt, dass die Ausgleichsprozesse eigentlich nicht auf einem abstrakten Gesamtarbeitsmarkt sondern auf regionalen, qualifikatorisch abgegrenzten und/oder beruflichen Teilarbeitsmärkten ablaufen. Auch hierfür wurden bereits Analysen vorgelegt, so gibt es Studien für bestimmte Industriezweige, Regionen, Qualifikationsniveaus und Berufsgruppen. All diesen Studien liegt (1) noch die Annahme zugrunde, dass die modellierten Teilarbeitsmärkte abgeschottet voneinander sind, d.h. zwischen den Teilarbeitsmärkten finden keine Übergänge, bspw. von Arbeitslosen, statt und (2) wurden bisher keine Analysen vorgelegt, die die Merkmale kombinieren, bspw. regionale berufliche Teilar-beitsmärkte. Es gibt nur wenige Studien, die ohne die Annahme (1) auskommen, und auch nur für regionale Arbeitsmärkte und berufliche Teilarbeitsmärkte. Studien, die auf Modellen beruhen, die die Durchlässigkeit von Teilarbeitsmärkten berücksichtigen und zudem die relevanten Merkmale der Teilarbeitsmärkte wie Regionen oder Berufe kombinieren, gibt es derzeit noch nicht, würden aber einen enormen Erkenntnisgewinn um die Ausgleichsprozesse am Arbeitsmarkt ermöglichen. Bspw. ließe sich erstmals trennen zwischen der jeweiligen Einflussstärke von Regionen und Berufen auf die Ausgleichsprozesse.