Empirische Arbeitsmarktforschung - Cheatsheet

Datenerhebung und -aufbereitung

Definition:

Prozess zur Sammlung und Strukturierung von Daten, um sie für eine empirische Analyse vorzubereiten.

Details:

• Primär- vs. Sekundärdaten: Primärdaten durch eigene Erhebungen, Sekundärdaten bereits vorhandene Quellen.
• Quantitative vs. qualitative Daten: Quantitativ (numerisch, messbar), qualitativ (beschreibend, charakterisierend).
• Erhebungsmethoden: Surveys, Interviews, Beobachtungen, Experimente.
• Datenaufbereitung: Datenbereinigung (Fehlerkorrektur, Fehlwertbehandlung), Transformation (Skalierung, Normalisierung).
• Wichtige Schritte: Datenimport, Datenprüfung, Datenanonymisierung, Kodierung.
• Tools: R, Stata, SPSS, Excel.
• Datenbankmanagementsysteme (DBMS) zur Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen.

Einfache und multiple lineare Regression

Definition:

Instrumente zur Analyse des Zusammenhangs zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen.

Details:

• Einfach: \[Y = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon\] Y: abhängige Variable, X: unabhängige Variable, \(\beta_0\): Interzept, \(\beta_1\): Steigungskoeffizient, \(\epsilon\): Fehlerterm
• Multipel: \[Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + ... + \beta_n X_n + \epsilon\] Mehrere unabhängige Variablen (\(X_1, X_2, ..., X_n\))
• \(R^2\): Bestimmtheitsmaß, erklärt Anteil der Varianz in Y, die durch X erklärt wird.
• \(H_0\) und \(H_a\): Hypothesentests zur Signifikanz der Koeffizienten
• Multikollinearität: Problem, wenn unabhängige Variablen stark korreliert sind.

Paneldatenanalysen

Definition:

Ermöglicht die Analyse von Daten über mehrere Zeitpunkte und Einheiten hinweg, inklusive der Kontrolle für unbeobachtete Heterogenität.

Details:

• Formate: Balanced vs. unbalanced Panel
• Fixed Effects (FE): Kontrolle für zeitinvariante unbeobachtete Heterogenität
• Random Effects (RE): Effizienter als FE, benötigt Annahme der Orthogonalität zwischen Random Effects und erklärenden Variablen
• Hausman-Test: Test zur Entscheidung zwischen FE und RE-Modellen
• Segmente: Zeitreihendimension (t) und Querschnittsdimension (i)
• Lineares Modell: \[ y_{it} = \alpha + \beta X_{it} + \mu_i + \lambda_t + \epsilon_{it} \] wo \( \mu_i \) individuenspezifischer Effekt und \( \lambda_t \) zeitspezifischer Effekt

Theorien der Arbeitslosigkeit

Definition:

Verschiedene theoretische Ansätze zur Erklärung von Arbeitslosigkeit basierend auf makroökonomischen und mikroökonomischen Perspektiven.

Details:

• Keynesianische Theorie: Arbeitslosigkeit durch unzureichende Gesamtnachfrage verursacht. Staatliche Eingriffe empfohlen.
• Neoklassische Theorie: Arbeitslosigkeit als Folge von Lohnrigiditäten und Informationsproblemen. Flexibilisierung des Arbeitsmarktes empfohlen.
• Fiskalpolitische Theorie: Restriktive Fiskalpolitik kann zu erhöhter Arbeitslosigkeit führen.
• Frictional Unemployment: Temporäre Arbeitslosigkeit, während Arbeiter nach neuen Jobs suchen.
• Structural Unemployment: Mismatch zwischen Arbeitsangebot und -nachfrage, z.B. durch technologische Veränderungen.
• Formeln zur Berechnung: \(U = L - N\) (Arbeitslosenquote), \(NAIRU\) (nicht beschleunigende Inflationsrate der Arbeitslosigkeit)
• Indikatoren: Arbeitslosenquote, Beveridge-Kurve.

Lohndiskriminierung nach Geschlecht und Herkunft

Definition:

Unterschiede in der Entlohnung aufgrund des Geschlechts oder ethnischer Herkunft bei vergleichbarer Arbeit, oft gemessen durch den Gender Pay Gap bzw. Ethnic Pay Gap.

Details:

• Messung oft durch Differenz der logarithmierten Löhne: \( \text{ln}(Lohn_i) = \beta_0 + \beta_1 \text{Geschlecht}_i + \beta_2 \text{Herkunft}_i + \beta_3 X_i + u_i \)
• Methoden zur Ursacheanalyse: Oaxaca-Blinder-Zerlegung
• Kontrollvariablen: Berufserfahrung, Bildung, Branche
• Unterschied zwischen bereinigter und unbereinigter Lohnlücke
• Relevanz von gesetzlicher und betrieblicher Gleichstellungspolitik

Matching-Theorien

Definition:

Theorien zur Erklärung, wie Arbeitskräfte und Arbeitsplätze auf dem Arbeitsmarkt zusammenfinden.

Details:

• Kombinieren Such- und Anpassungsprozesse: Verbindung zwischen Arbeitsangebot und Arbeitsnachfrage.
• Matching-Funktion: Beschreibt die Anzahl der Matches (M) als Funktion der Arbeitslosen (U) und der offenen Stellen (V): M = m(U,V)
• Effizienz: Hohe Effizienz, wenn passende Arbeitsplätze schnell gefunden werden.
• Passungsgrad: Wichtig für die Nachhaltigkeit der Beschäftigung.
• Matching-Modelle: Diamond-Mortensen-Pissarides (DMP)-Modell ist bekanntestes Beispiel.

Zeitreihenanalysen

Definition:

Analyse von Daten, die in regelmäßigen Zeitintervallen erhoben wurden, um Muster, Trends und saisonale Schwankungen zu identifizieren.

Details:

• Wichtige Konzepte: Stochastische Prozesse, Stationarität, Autokorrelationsfunktion (ACF), Partiell-Autokorrelation (PACF), White Noise
• Modelle: AR (autoregressiv), MA (moving average), ARMA, ARIMA (integriert)
• Dekomposition: Trend, Saisonalität, Residualität
• Stationaritätsprüfung: Augmented-Dickey-Fuller-Test (ADF), KPSS-Test
• Prognosen: Rolling Forecast, Exponential Smoothing, SARIMA für saisonale Daten
• Parameterbestimmung: Akaike-Informationskriterium (AIC), Bayesianisches Informationskriterium (BIC)

Mikroökonomische Modelle der Lohnbildung

Definition:

Untersuchen, wie Löhne auf dem Arbeitsmarkt durch individuelles Verhalten von Unternehmen und Arbeitnehmern bestimmt werden.

Details:

• Gleichgewichtslöhne: Schnittpunkt von Arbeitsangebot und -nachfrage.
• Humankapitaltheorie: Löhne als Rendite für investiertes Wissen und Fähigkeiten.
• Such- und Matching-Modelle: Effizienz der Arbeitsmarkttransaktionen und -entscheidungen.
• Effizienzlohntheorie: Höhere Löhne zur Steigerung der Arbeitsproduktivität.