Beschreibung

"Dieses Papier entwickelt und implementiert einen neuen, nichtparametrischen Benchmarking Ansatz zur Performancemessung von Regionen unter Anwendung von kernbasierten Matchingverfahren. Die relative Performance einer Region wird anhand der bedingten Quantilsposition gemessen, welche sich als ein relatives Ausmaß der möglichen Leistungsverbesserung in der Gruppe von vergleichbaren Regionen interpretieren lässt. Weiterhin wird ein absoluter Performanceindikator als die Differenz zwischen der beobachteten Leistung in einer Region und einem Referenzwert aus der Verteilung der Ergebnisvariablen auf Basis aller anderen Regionen geschätzt. Wir wenden verschiedene Distanzmaße für die Vergleichbarkeit von Regionen in relevanten Arbeitsmarktcharakteristika an und schlagen zwei Alternativen zur Messung der räumlichen Nähe vor - geographische Distanz und relative Pendlerbewegungen. Räumliche Nähe ist im Rahmen eines Regionenmatching besonders wichtig, weil die Performance einer Region nicht nur von der lokalen Arbeitsmarktsituation der Region selbst, sondern auch von den Arbeitsmarktbedingungen benachbarter Regionen abhängt.<br> Das neue Benchmarkingkonzept wird für die 176 Arbeitsagenturbezirke in Deutschland für die Zeit von 2006 bis 2008 umgesetzt. Die abhängige Variable ist die Integrationsquote von Arbeitslosen. Um bei der Vergleichbarkeit von Regionen eine optimale Gewichtung zwischen Ähnlichkeit in Charakteristika und räumlicher Nähe herzustellen, wird eine zweidimensionale Kreuzvalidierungsprozedur bei der Vorhersage der Ergebnisvariablen eingesetzt. Unsere Analysen zeigen, dass für ein erfolgreiches Regionenmatching beide Dimensionen wichtig sind. Insbesondere die modifizierte Zhao (2004) Distanz und die logarithmierte geographische Distanz liefern die besten Ergebnisse. Es zeigt sich, dass die Benchmarkgruppen und die zwei geschätzten Performancemaße relativ stabil über die Zeit bleiben. Eine Überprüfung der Matchingqualität in den Charakteristika zeigt eine vernachlässigbar kleine Anzahl an Mismachtes in einigen der betrachteten regionalen Variablen." (Autorenreferat, IAB-Doku)