Beschreibung

"Diese Dissertation besteht aus vier unabhängigen Studien und behandelt die Themen Mindestlöhne, Geschlechterungleichheit auf dem Arbeitsmarkt, die Effekte einer großen Elterngeldreform, und Langzeitarbeitslosigkeit. Die breite der analysierten Themen zeigt die vielfältigen Möglichkeiten auf, die administrative Daten für die Forschung in der angewandten Wirtschaftswissenschaft bieten und diese Dissertation trägt damit neue Erkenntnisse zu zentralen Themen der Arbeitsmarktökonomik bei. Die erste Studie befasst sich mit den kausalen Effekten der Einführung eines Mindestlohns im deutschen Friseurgewerbe. Besonders an dem Sektor ist, dass er viele Charakteristika aufweist, die man von einem Arbeitsmarkt mit vollständiger Konkurrenz erwarten würde. Mithilfe der Vollerhebung aller abhängig beschäftigten Friseure in Deutschland und eines Difference-in-Differences-Ansatzes zeigt die Studie, dass selbst Mindestlöhne die, im Vergleich zum herrschenden Lohnniveau, relativ hoch sind, nicht zwangsläufig zu negativen Beschäftigungseffekten führen müssen, wie man es in einem Arbeitsmarkt mit vollständiger Konkurrenz eigentlich erwarten würde. Stattdessen zeigt die Studie, dass die Mindestlohneinführung zu einer Erhöhung der Verbraucherpreise geführt hat. Dies zeigt, dass zwar auch relativ hohe Mindestlöhne nicht zwangsläufig zu Arbeitsplatzverlusten führen, dies aber unter Umständen durch höhere Preise für Konsumenten kompensiert wird. Die zweite Studie befasst sich mit den kausalen Effekten der Einführung des nationalen Mindestlohns im Jahr 2015 auf geplante Humankapitalinvestitionen von Jugendlichen. Für diese Studie kombinieren wir Befragungsdaten mit einem Fokus auf Bildung mit administrativen Arbeitsmarktdaten. Mithilfe eines Difference-in-Differences-Ansatzes zeigt die Studie, dass die Reform die Wahrscheinlichkeit erhöht hat, dass Jugendliche einen höheren Schulabschluss erreichen wollen. Weiterhin zeigt die Studie mithilfe eines Triple Differencein-Differences-Ansatzes, dass dieser positive Effekt durch leistungsschwächere Jugendliche getrieben wird. Insgesamt implizieren die Ergebnisse, dass Jugendliche vorausschauend handeln und hinsichtlich ihrer Humankapitalentscheidungen sowohl auf Veränderungen von Löhnen, als auch auf Veränderungen der Wahrscheinlichkeit einen Arbeitsplatz zu finden reagieren. Die dritte Studie befasst sich mit Unterschieden in den Effekten des Kinderkriegens auf Geschlechterungleichheit auf dem Arbeitsmarkt in West- und Ostdeutschland, sowie mit den kausalen Effekten einer großen Elterngeldreform auf die Beschäftigungswahrscheinlichkeit von Müttern und Vätern. Diese Studie kombiniert verschiedene neue Ansätze, welche die Analysemöglichkeiten der administrativen Daten stark erweitern. Mithilfe eines Event-Study-Ansatzes zeigt die Studie, dass die Geburt des ersten Kindes die Beschäftigungswahrscheinlichkeit von Frauen in West- und in Ostdeutschland noch deutlich unterschiedlich beeinflusst, während es bei Männern kaum Unterschiede gibt. Hinsichtlich der Elterngeldreform zeigt die Studie, dass diese den Anteil der Väter, die Elternzeit nehmen, stark erhöht hat. Mithilfe eines neuen empirischen Ansatzes, der einen Event-Study-Ansatz mit einem Difference-in-Differences-Ansatz kombiniert, zeigt die Studie weiterhin, dass die Elterngeldreform das Arbeitsangebot von Männern und Frauen im ersten Jahr nach der Geburt des Kindes verringert hat, die Reform aber nach Ablauf der Periode während der Elterngeld gezahlt wird keine Auswirkungen auf die Beschäftigung beider Partner hatte. Letztlich zeigt die Studie noch, dass es keine langfristigen Effekte auf die Beschäftigungswahrscheinlichkeit beider Partner hat, wenn der Vater Elternzeit nimmt. Die vierte Studie vergleicht verschiedene statistische Methoden zur Vorhersage von Langzeitarbeitslosigkeit. Die Studie vergleicht Vorhersagen basierend auf logistischen Regressionsmodellen mit Vorhersagen basierend auf Random Forest Modellen und zeigt, dass, abhängig davon welche Ziele verfolgt werden und welche Budgetrestriktionen die Möglichkeiten staatlicher Jobvermittlung einschränken, eine der beiden Methoden zu bevorzugen ist. Vorhersagen basierend auf logistischen Regressionsmodellen identifizieren einen größeren Anteil der Personen, die Langzeitarbeitslos werden, während Vorhersagen basierend auf Random Forest Modellen einen geringeren Anteil an nicht-Langzeitarbeitslosen falsch als solche klassifizieren. Weiterhin zeigt die Studie, wie staatliche Arbeitsvermittlung potenzielle statistischer Diskriminierung adressieren kann und diskutiert Fragen hinsichtlich der praktischen Implementierung statistischer Vorhersagemethoden. Durch die Nutzung qualitativ hochwertiger administrativer Daten in Kombination mit einer Vielfalt empirischer Methoden trägt diese Dissertation somit zum Feld der angewandten Arbeitsmarktökonomik bei, indem sie neue Erkenntnisse zu wichtigen Themen des Feldes liefert. Während die ersten drei Studien hauptsächlich auf die Identifikation kausaler Effekte von Arbeitsmarktreformen abzielen, beschäftigt sich die vierte Studie vornehmlich mit den praktischen Implikationen der Nutzung statistischer Vorhersagemethoden in staatlicher Arbeitsvermittlung." (Autorenreferat, IAB-Doku)