Beschreibung

"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)