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Veranstaltungsformat: Online

This paper studies the interplay between how much workers value workplace flexibility, whether they have such amenities, and how the presence of amenities affects their wages. To overcome the challenge of eliciting quantitative measures of willingness to pay (WTP) at the individual level, we propose the use of dynamic choice experiments, a method which we call the Bayesian Adaptive Choice Experiment (BACE). We implement this method to collect data on the joint distribution of wages, work arrangements, and WTP for different forms of flexibility. We then introduce and estimate a model in which workers may face different prices for job amenities depending on their productivity, extending the Rosen (1986) model of compensating differentials. The model captures key patterns in the data, including (i) the relationship between wages and having amenities, (ii) inequality in workplace amenities across the earnings distribution even when workers value these amenities similarly, and (iii) the tradeoffs across different forms of flexibility. We use the estimates to explore the welfare consequences of workers facing different amenity prices.

Die Covid-19-Pandemie hat die Bedeutung des Themas „Gesundheit am Arbeitsplatz“ in vielfacher Hinsicht hervorgehoben. In kürzester Zeit mussten Infektionsschutzmaßnahmen ergriffen werden, beispielsweise die räumliche Trennung von Arbeitsplätzen oder die Verlagerung von vielen Tätigkeiten ins Homeoffice. Darüber hinaus ging die Pandemie mit einer Reihe von Unsicherheiten für Betriebe und Beschäftigte einher. Der betriebliche Gesundheits- und Infektionsschutz wurde nicht selten zur Grundvoraussetzung wirtschaftlichen Handelns. Im Rahmen der Veranstaltung soll unter anderem diskutiert werden, welche mittel- und langfristigen Folgen die Pandemie für die Organisation von Arbeit hat, welchen nachhaltigen Stellenwert das Thema Gesundheit dabei einnimmt und mit welchen Herausforderungen Betriebe und Beschäftigte im Nachgang der Pandemie konfrontiert sein werden.

Social disparities in track choices are a well-known mechanism for the intergenerational reproduction of inequality. School guidance may help reducing such disparities by narrowing information gaps and by reducing the family influence on students’ decision making. We investigate the potential equalizing role of guidance programs by analysing an intervention carried out in Italy, where students are tracked at age 14 and teacher recommendations are non-binding. The intervention took place in 2018 in the city of Turin and involved 40% of all eighth-grade students, shortly before their transition from comprehensive to tracked education. The students attended four two-hour sessions designed to provide them with information about the educational system and related job market opportunities, and to raise their awareness of their aptitudes and inclinations. We expected the programme to be of particular benefit to low socio-economic status (SES) and migrant students and thus to reduce social gaps in track choices. We adopted a mixed-method research design: with quantitative analyses based on a combination of propensity-score-matching and differences-in-differences techniques, we compared the outcomes of comparable students from the 2017 and 2018 cohorts who were or were not exposed to the intervention in order to assess its impact on inequality; additionally, we use qualitative non-participatory observation to unveil the actual content and implementation of the program and the behaviour of the key actors. We find that while the program contributed to reducing indecision, probably by compelling students to reflect more carefully about their decisions during this crucial transition, it did not have any major effect on social inequalities. Results from the qualitative analysis help us shed light on the mechanisms at play behind this lack of effect. In particular, the heavy emphasis placed on current achievement records, dropout risks, and (short-term) labour-market outcomes may counteract the equalizing potential of the program by pushing low-SES and migrant students towards vocational tracks.

We use French data over the 1994-2013 period to study how imports of industrial robots affect firm-level outcomes. Guided by a simple model, we develop various empirical strategies to identify the causal effects of robot adoption. Our results suggest that, while demand shocks generate a positive correlation between robot imports and employment at the firm level, exogenous exposure to automation leads to job losses. We also find that robot exposure increases productivity and some evidence that it may increase the relative demand for high-skill professions.

Jede plötzliche Fluchtbewegung ist anders, aber können OECD-Länder bei der Aufnahme der Geflüchteten aus der Ukraine dennoch etwas aus vergangenen Erfahrungen lernen? Jetzt im Krieg ist die Dauer des Verbleibs noch unsicherer als sonst: Die meisten Geflüchteten aus der Ukraine wünschen sich nichts sehnlicher als Frieden und einige baldige Rückkehr in ihre Heimat. Eine andere Besonderheit gegenüber der Erfahrung von 2015 ist, dass überwiegend Frauen mit Kindern aus der Ukraine in den Nachbarländern ankommen. Das beeinflusst die Arbeitsmarktintegration, da sie einen geschärften Blick für die Bedürfnisse von Kindern und ihren Müttern oder anderen Begleitpersonen erfordert. Welche Maßnahmen haben Deutschland, Österreich und andere OECD-Länder bereits ergriffen, um dieser besonderen Situation gerecht zu werden? Was können die Länder voneinander lernen?

We analyze the effects of large-scale local public infrastructure investments on economic development, exploiting the infrastructure shock following when Brazil was awarded the 2014 FIFA World Cup. We place particular emphasis on effect heterogeneity with respect to the type, location, temporal evolution, and costs and benefits of the investments. Using novel data on monthly night light luminosity at the municipal district level as a proxy for economic activity, we apply Difference-in-Differences and event studies for estimation. Overall, we find strongly positive impacts both in the short and longer run. However, a closer examination reveals that effects are larger and longer-lasting for transport infrastructure as opposed to sports infrastructure, and they are more pronounced in smaller areas. Importantly, we quantify significant negative spatial spillovers. Factoring them in, we still find positive net benefits of transport infrastructure investments two years after the tournament.

While many countries are discussing substantial increases in the minimum wage, policy makers lack a comprehensive analysis of the macroeconomic and distributional consequences of raising the minimum wage. This paper investigates how employment, output and worker welfare respond to increases in the minimum wage beyond observable levels -- both in the short- and long run. To that end, I incorporate endogenous job search effort, differences in employment levels, and a progressive tax-transfer system into a search-matching model with worker and firm heterogeneity. I estimate my model using German administrative and survey data. The model replicates the muted employment response, as well as the reallocation effects in terms of productivity and employment levels documented by reduced form research on the German introduction of a federal minimum wage in 2015.  Simulating the model, I find that long-run employment increases slightly until the minimum wage is equal to 60% of the full-time median wage (Kaitz index) as higher search effort offsets lower vacancy posting. In addition, raising the minimum wage reallocates workers towards full-time jobs and high-productivity firms. Total hours worked and output peak at Kaitz indices of 73% and 79%. However, policy makers face an important inter-temporal trade-off as large minimum wage hikes lead to substantial job destruction, unemployment and recessions in the short-run. Finally, I show that raising the minimum wage largely benefits men. For women, who often rely on low-hours jobs, the disutility from working longer hours outweighs the utility of higher incomes.

Das Arbeitsmarktservice (AMS) hat ein Arbeitsmarktchancen Assistenz-System (AMAS) entwickeln lassen, um den Berater und Beraterinnen eine bundesweit einheitlich erstellte und datenbasierte Information zu den Arbeitsmarktchancen ihrer Kunden und Kundinnen zur Verfügung stellen zu können. Diese zusätzliche Informationsquelle sollte Berater ud Beraterinnen dabei unterstützen, für die Kunden und Kundinnen die passende Betreuung und die effizienteste Fördermaßnahme zu finden. Insbesondere sollte damit die early Intervention verbessert werden.   
Im Vortrag wird über die Herausforderungen, die zur Entwicklung des Arbeitsmarktchancen-Assistenzsystem geführt haben, informiert. Nach einer kurzen Beschreibung des Systems wird auf die folgenden Punkte eingegangen:

  • Daten:  Quelle der Daten (direkt aus dem operativen System, aufbereitet in einem DWH oder andere) und welche werden genutzt; zeitlicher Umfang historischer Daten gegenüber dem Prognosezeitraum, Umfang der Abbildung des Arbeitsmarktes,
  • Methoden: Erläuterung der Logik der Zellenbildung (theoretisches Modell), Auswahlprozess der kategorisierenden Merkmale 
  • Einbettung des Assistenzsystems in die operative Software 
  • Ethische Fragestellungen und wie wurden diese beantwortet, insbesondere die Rolle der AMS-Vermittler und Vermittlerinnen

Status quo:
Das Arbeitsmarktchancen Assistenz-System (AMAS) wurde von Synthesis Forschung 2016 entwickelt und 2019 in einem Probebetrieb (Workshops sowie Schulungen zu AMAS) getestet. Die Datenschutzbehörde hat dem AMS den Einsatz von AMAS mit Bescheid vom 19. August 2020 untersagt (amtswegige Prüfung) sowie eine aufschiebende Wirkung ausgeschlossen, sodass alle Daten und Anwendungen gelöscht werden mussten. Das Bundesverwaltungsgericht hat diesen Bescheid vollumfänglich aufgehoben. Die oberste Instanz, der Verwaltungsgerichtshof hat bisher noch keine Entscheidung getroffen.

Rund die Hälfte der Paare mit Kindern unter 15 Jahren in Österreich lebt nach dem Frau Teilzeit/Mann Vollzeit Modell. In diesem Vortrag gehen wir der Frage nach, wie sich Erwerbsmodelle von Paaren mit Kindern in der COVID-19 Pandemie veränderten und wie sich dies auf die Aufteilung von Kinderbetreuungs- und Hausarbeitszeit auswirkte. Wir bilden Trends über den Verlauf der Pandemie hinweg ab, fokussieren jedoch auf den ersten Lockdown im Frühjahr 2020, wo sich die stärksten Veränderungen zeigten. Als Datenbasis verwenden wir den Mikrozensus (Labour Force Survey) sowie die Daten des Austrian Corona Panel Projects. Zentrale Ergebnisse sind ein (temporärer) Rückgang des Frau Teilzeit/Mann Vollzeit Modells zugunsten einerseits egalitärerer Modelle, andererseits des männlichen Ernährermodells (Frau nicht erwerbstätig/Mann Vollzeit). Dies führte in einem Teil der Familien zu einer veränderten Arbeitsteilung: Väter in Teilzeit und im Homeoffice weiteten ihre Kinderbetreuungs- und Hausarbeitszeit aus. Diese Befunde werden vor dem Hintergrund von Geschlechterrollentheorien und ressourcenbasierten Ansätzen diskutiert.

The presentation offers an overview about the new data service of the Research Data Centre of the Federal Office for Migration and Refugees (BAMF-FDZ). The BAMF-FDZ gives access to register and survey data for migration and integration research. The presentation will introduce the available and future data sets and discuss advantages and limitations. In addition, the application procedure is also explained.