Kurzbeschreibung

Zur Vergleichbarkeit regionaler Arbeitsmärkte verwendet die Bundesagentur für Arbeit (BA) wissenschaftlich basierte Typisierungen. Diese Methodik wird vom IAB auf Basis aktueller Machine-Learning-Verfahren weiterentwickelt und auch für die Typisierung regionaler Ausbildungsmärkte verwendet, um auch hierfür sinnvolle Leistungsvergleiche vornehmen zu können. Über die Analyse von Strukturmerkmalen in der Region lassen sich Gruppen von ähnlichen Agenturbezirken identifizieren. Der Fokus der Typisierung richtet sich dabei aufgrund des Vermittlungsauftrags der BA auf die Zielgröße "Einmündungsquote Ausbildungsinteressierter mit höherem Unterstützungsbedarf (EQ AI UBh)". Diese wird im Hinblick auf regionale Unterschiede, Zusammenhang mit regionalen Rahmenbedingungen und mögliche Einflussnahme durch die Agenturen untersucht. Wie bei der Arbeitsmarkttypisierung werden der eigentlichen clusteranalytischen Gruppierung der Agenturbezirke Regressionsanalysen vorgeschaltet. Mit diesem zweistufigen Untersuchungsansatz ist es möglich, eine empirisch fundierte Auswahl und Gewichtung der Typisierungsvariablen vorzunehmen. Die Vergleichstypen selbst generieren Verfahren der Clusteranalyse. Hier kommen die hierarchisch-agglomerative Analyse nach Ward und der k-Means-Algorithmus zur Optimierung der Gruppeneinteilung zum Einsatz. Zur Bestimmung der (Un-)Ähnlichkeit dient die quadrierte euklidische Distanz.