Precarious Employment and Bargaining Power: Results of a Factorial Survey Analysis

Welche Rolle spielt die Verhandlungsmacht von Arbeitnehmern für ihre Bereitschaft, befristete Arbeitsverträge zu akzeptieren? In welchem Ausmaß ist ihre Konzessionsbereitschaft durch individuelle Merkmale oder Kontextfaktoren beeinflusst, welche die Verhandlungsmacht gegenüber Arbeitgebern bestimmen? In einem faktoriellen Survey-Modul wurden im Panel „Arbeitsmarkt und soziale Sicherung“ (PASS) im Jahr 2011 etwa 3.700 Erwerbspersonen in Deutschland zu ihrer Annahmebereitschaft hinsichtlich fiktiver Jobangebote (Vignetten) befragt, die in Merkmalen wie der Beschäftigungsdauer experimentell variiert wurden. Erwartungsgemäß reduziert eine gute Verhandlungsposition (z.B. in Form von ökonomischen Ressourcen oder einer starken Arbeitsmarktintegration) die Konzessionsbereitschaft im Hinblick auf Beschäftigungssicherheit. Der Vorteil einer solchen Position zeigt sich zudem in höheren finanziellen Kompensationen bei der Annahme befristeter Verträge. Dabei finden sich Variationen nach familiärem Hintergrund und Geschlecht.This article deals with the role of bargaining power in shaping workers’ willingness to accept fixed-term jobs. It is assumed that workers prefer permanent contracts but may be willing to compromise on job security under certain conditions. To what extent is the willingness to accept fixed-term contracts influenced by personal characteristics and contextual factors that shape individuals’ bargaining power vis--vis employers? In a factorial survey implemented within the German panel study “Labour Market and Social Security” (PASS) approx. 3,700 respondents evaluated more than 18,000 short descriptions (vignettes) of hypothetical job offers with an experimental variation of job characteristics, including contract type. Results show that better labor market integration and economic resources of the respondents reduce the willingness to accept insecure jobs. The effect of a better bargaining position also shows up in the higher level of financial compensation required for fixed-term contracts. Moreover, some variation by family background and gender has been found

IAB-Haushaltspanel Lebensqualität und soziale Sicherung : Interviewerhandbuch Welle 5 - 2011

"Im Zeitraum von Februar bis Juni 2011 werden ca. 12.000 Haushalte und etwa 20.000 Personen in Deutschland zu ihrer sozialen Sicherung und Lebensqualität befragt. Es handelt sich hierbei um die fünfte Befragungswelle der IAB-Panelstudie PASS. Der größte Teil der Haushalte wurde bereits viermal befragt und hat das Einverständnis für ein weiteres Interview gegeben. Daneben wurden in jeder Welle auch neue Haushalte für die Langzeitstudie ausgewählt. Diese ca. 1.000 Haushalte werden jeweils zum ersten Mal befragt." Der Methodenreport gibt den Interviewern Hinweise zu den Hintergründen der Studie, zur Durchführung der Befragung, zur Kontaktaufnahme mit den Befragungshaushalten und zum Interviewer-Verhalten. Weiterhin werden Informationen zum Fragebogen gegeben. (IAB2)IAB-Haushaltspanel, Befragung - Handbuch, Durchführungsanweisung, Datengewinnung

Beschäftigungsformen

Inhalt: C Beschäftigungsformen; C.I Einführung und Resümee; C.II Entwicklung und Struktur der Beschäftigungsverhältnisse; C.III Teilzeitbeschäftigung; C.IV Zeitarbeit und Befristungen; C.V Beschäftigungsformen im europäischen Vergleich; Literatur zu Kapitel C

Einblicke: 10 Jahre Studie "Lebensqualität und soziale Sicherung"

Die bundesweite Studie "Lebensqualität und soziale Sicherung" gehört mit jährlich 15.000 Studienteilnehmern zu den größten Längsschnittbefragungen Europas und stellt für Fragen zum deutschen Arbeitsmarkt und Sozialstaat eine der wichtigsten Informationsquellen für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften dar. Sie eignet sich insbesondere zur Untersuchung des Umbaus des deutschen Sozialsystems infolge der sogenannten Hartz-Reformen. Die Broschüre informiert anläßlich des 10-jährigen Bestehens über die Themen der Studie und fasst ausgewählte Forschungsergebnisse zusammen

Code/Syntax: Precarious employment and bargaining power: Results of a factorial survey analysis

Bereitgestellt werden die Aufbereitungs- und do-files für alle Analysen und Robustheitschecks für den Aufsatz. Datengrundlage ist die fünfte Welle des Panel Arbeitsmarkt und Soziale Sicherung (PASS). Ein Scientific Use File dieses Datensatzes kann über das Forschungsdatenzentrum des IAB bezogen werden (http://fdz.iab.de/de/FDZ_Individual_Data/PASS.aspx); Datenschutzrichtlinien erlauben es nicht, die Daten direkt auf dem Replikationsserver bereitzustellen. Einzelne in den Datenanalysen genutzte Variablen, wie etwa Informationen zu den regionalen Arbeitslosenquoten, sind nur an Gastarbeitsplätzen im IAB zugänglich. Der Aufsatz ist im Kontext des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Projektes „Prekäre Beschäftigung und regionale Mobilität. Eine experimentelle Studie mit dem Faktoriellen Survey-Design“ (Projektleiter: Katrin Auspurg, Martin Abraham und Thomas Hinz; Projektmitarbeitende: Sebastian Bähr und Corinna Frodermann) entstanden. Im Zuge des Projektes wurden umfangreiche Datenaufbereitungen der fünften PASS-Welle vorgenommen, welche das von den Projektleitern konzipierte Faktorielle Survey Modul zur Stellenannahmebereitschaft enthält. Diese Datenaufbereitungen bildeten die Grundlage für weitere Aufsatzprojekte, die beispielsweise die Mobilitätsbereitschaft von Paarhaushalten oder Personen mit/ohne Arbeitslosigkeitserfahrung untersuchen. Die Aufbereitungsfiles (Ordner Aufbereitungen) sind daher breiter angelegt und nicht nur auf das Sample und die Analysen der vorliegenden Publikation zugeschnitten. Sie gehen wesentlich auf Corinna Frodermann, Sebastian Bähr und Arne Bethmann zurück. Selektionen und weitere Aufbereitungen für den vorliegenden Aufsatz sind in den do-files im Ordner „Analysen“ festgehalten. Alle relevanten do-files werden jeweils über einen master-do angesteuert. Für Hinweise auf mögliche Fehler oder Schwierigkeiten der Replikation sind wir dankbar. Noch ein Hinweis unsererseits: inzwischen wurde das Craggit-Modell in Stata fest implementiert, es kann dort über den Befehl churdle angesteuert werden, was die sehr (rechen-)aufwändige Schätzung von AMEs mit Standardfehlern über bootstrap-Methoden obsolet machen dürfte.Bereitgestellt werden die Aufbereitungs- und do-files für alle Analysen und Robustheitschecks für den Aufsatz. Datengrundlage ist die fünfte Welle des Panel Arbeitsmarkt und Soziale Sicherung (PASS). Ein Scientific Use File dieses Datensatzes kann über das Forschungsdatenzentrum des IAB bezogen werden (http://fdz.iab.de/de/FDZ_Individual_Data/PASS.aspx); Datenschutzrichtlinien erlauben es nicht, die Daten direkt auf dem Replikationsserver bereitzustellen. Einzelne in den Datenanalysen genutzte Variablen, wie etwa Informationen zu den regionalen Arbeitslosenquoten, sind nur an Gastarbeitsplätzen im IAB zugänglich. Der Aufsatz ist im Kontext des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Projektes „Prekäre Beschäftigung und regionale Mobilität. Eine experimentelle Studie mit dem Faktoriellen Survey-Design“ (Projektleiter: Katrin Auspurg, Martin Abraham und Thomas Hinz; Projektmitarbeitende: Sebastian Bähr und Corinna Frodermann) entstanden. Im Zuge des Projektes wurden umfangreiche Datenaufbereitungen der fünften PASS-Welle vorgenommen, welche das von den Projektleitern konzipierte Faktorielle Survey Modul zur Stellenannahmebereitschaft enthält. Diese Datenaufbereitungen bildeten die Grundlage für weitere Aufsatzprojekte, die beispielsweise die Mobilitätsbereitschaft von Paarhaushalten oder Personen mit/ohne Arbeitslosigkeitserfahrung untersuchen. Die Aufbereitungsfiles (Ordner Aufbereitungen) sind daher breiter angelegt und nicht nur auf das Sample und die Analysen der vorliegenden Publikation zugeschnitten. Sie gehen wesentlich auf Corinna Frodermann, Sebastian Bähr und Arne Bethmann zurück. Selektionen und weitere Aufbereitungen für den vorliegenden Aufsatz sind in den do-files im Ordner „Analysen“ festgehalten. Alle relevanten do-files werden jeweils über einen master-do angesteuert. Für Hinweise auf mögliche Fehler oder Schwierigkeiten der Replikation sind wir dankbar. Noch ein Hinweis unsererseits: inzwischen wurde das Craggit-Modell in Stata fest implementiert, es kann dort über den Befehl churdle angesteuert werden, was die sehr (rechen-)aufwändige Schätzung von AMEs mit Standardfehlern über bootstrap-Methoden obsolet machen dürfte