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Jahr: 2022

We study how Americans respond to idiosyncratic and exogenous changes in household wealth and unearned income. Our analyses combine administrative data on U.S. lottery winners with an event-study design that exploits variation in the timing of lottery wins. Our first contribution is to estimate the earnings responses to these windfall gains, finding significant and sizable wealth and income effects. On average, an extra dollar of unearned income in a given period reduces pre-tax labor earnings by about 50 cents, decreases total labor taxes by 10 cents, and increases consumption by 60 cents. These effects are heterogeneous across the income distribution, with households in higher quartiles of the income distribution reducing their earnings by a larger amount.

Our second contribution is to develop and apply a rich life-cycle model in which heterogeneous households face non-linear taxes and make earnings choices along both intensive and extensive margins. By mapping this model to our estimated earnings responses, we obtain informative bounds on the impacts of two policy reforms: an introduction of UBI and an increase in top marginal tax rates. Our last contribution is to study how additional wealth and unearned income affect a wide range of behavior, including geographic mobility and neighborhood choice, retirement decisions and labor market exit, family formation and dissolution, entry into entrepreneurship, and job-to-job mobility.

Die Corona-Pandemie hatte weitreichende soziale und wirtschaftliche Folgen für vulnerable Bevölkerungsgruppen. Insbesondere für Langzeitleistungsbeziehende sinken die Chancen auf eine Beschäftigungsaufnahme, während das soziale Ausgrenzungsrisiko steigt. Der Hilfe- und Unterstützungsbedarf erhöht sich; gleichzeitig sieht sich das Hilfesystem für Langzeitleistungsbeziehende bestehend aus den Jobcentern, sowie gemeinnützigen und kommunalen Trägern mit den Herausforderungen und Veränderungen der Corona-Pandemie konfrontiert.

Im Rahmen dieses Colloquiums sollen anhand der Ergebnisse aus acht qualitativen Fallstudien im Rahmen des Forschungsvorhabens „Auswirkungen der Corona-Pandemie auf die Beratung, Betreuung und Begleitung von Langzeitleistungsbeziehenden im SGB II“ des IAW die Auswirkungen der Corona-Pandemie sowohl auf den Personenkreis der Langzeitleistungsbeziehenden, als auch auf die Bemühungen zur Heranführung an und Integration in den Arbeitsmarkt und zur Förderung sozialer Teilhabe und Beschäftigungsfähigkeit durch Jobcenter, sowie kommunale und gemeinnützige Träger dargestellt werden.

Digitalisierung bedeutet, die Welt in Daten zu übersetzen, die von Rechenmaschinen verarbeitet werden können. Bilder, Wörter, Töne – alles Analoge kann zunehmend in Daten übersetzt und ausgewertet werden. Wie bei einer Übersetzung aus einer Fremdsprache Wörter aber nur in ihrem jeweiligen Kontext Sinn ergeben, so ergibt die Übersetzung der Welt in Daten nur in ihrem gesellschaftlichen Kontext Sinn. Wird der digitale Transformationsprozess ohne Kontext, d.h. rein technikzentriert und rein marktorientiert gestaltet, entstehen (Übersetzungs-)Fehler – manche sind sichtbar, viele aber nicht. Mit den geschlechtsbezogenen Fallstricken beschäftigt sich das Gutachten der Sachverständigenkommission für den Dritten Gleichstellungsbericht der Bundesregierung. Im Vortrag wird die Vorsitzende der Sachverständigenkommission, Prof. Dr. Aysel Yollu-Tok, ein Überblick über die Problemfelder und den Handlungsempfehlungen der Sachverständigenkommission geben – insbesondere geht sie auf die Themen der Arbeitswelt ein.

Natural disasters are growing in frequency globally. Understanding how vulnerable populations respond to these disasters is essential for an effective policy response. This paper explores the short- and long-run consequences of the 1906 San Francisco Fire, one of the largest urban fires in American history. Using linked Census records, I follow residents of San Francisco and their children from 1900 to 1940. Historical records suggest that exogenous factors such as wind and the availability of water determined where the fire stopped. I implement a spatial regression discontinuity design across the boundary of the razed area to identify the effect of the fire on those who lost their home to it. I find that in the short run, the fire displaced affected residents, forced them into lower-paying occupations and out of entrepreneurship. Experiencing the disaster disrupted children’s school attendance and led to an average loss of six months of education. While most effects attenuated over time, the negative effect on business ownership persists even in 1940, 34 years after the fire. Therefore, my findings reject the hope for a “reversal of fortune” for the victims, in contrast to what is found for more recent natural disasters such as hurricane Katrina.