What makes start-ups out of unemployment different?

"'What makes start-ups out of unemployment different?' To answer this question we formulate a theoretical sketch for start-up activity out of unemployment. Furthermore, we estimate spatial autoregressive models for the regional start-up rates out of unemployment as well as out of employment with German data from 1999 to 2004 at the NUTS3-level. Characteristics describing the populations of potential entrepreneurs as well as agglomeration externalities have a similar impact on both start-up rates. They are, however, affected in different ways by the regional wage level and the probability of entrepreneurial success. Moreover, the local impact of these determinants is amplified by spatial spillover and spatial feedback effects in particular for the start-up rate out of unemployment." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))Unternehmensgründung - Determinanten, Arbeitslose, berufliche Selbständigkeit, regionale Faktoren, Lohnhöhe, Persönlichkeitsmerkmale, regionale Verteilung

Regional unemployment forecasts with spatial interdependencies

"We forecast unemployment for the 176 German labour-market districts on a monthly basis. Because of their small size, strong spatial interdependencies exist between these regional units. To account for these as well as for the heterogeneity in the regional development over time, we apply different versions of an univariate spatial GVAR model. When comparing the forecast precision with univariate time-series methods, we find that the spatial model does indeed perform better or at least as well. Hence, the GVAR model provides an alternative or complementary approach to commonly used methods in regional forecasting which do not consider regional interdependencies." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))Arbeitslosigkeit, regionale Verteilung, Arbeitsmarktprognose, regionale Disparität, Prognoseverfahren, Regionalökonomie, regionaler Arbeitsmarkt, Arbeitsagenturbezirke, Prognosegenauigkeit, Prognosemodell

Direct and indirect effects of new business formation on regional employment

We investigate the impact of new business formation on regional employment. The main effects occur after a considerable time lag. Obviously, a large part of the effect is not due to job creation by the newcomers but rather is of indirect nature. This implies that a large part of the debate about job creation by new businesses so far has been misleading. -- Wir analysieren den Einfluss von Gründungen auf die regionale Beschäftigung. Die wesentlichen Effekte treten erst mit erheblicher zeitlicher Verzögerung auf. Offensichtlich ist ein großer Teil der Wirkungen nicht auf die Beschäftigungsentwicklung der Newcomer zurück zu führen, sondern mehr indirekter Natur. Dies impliziert, dass ein wesentlicher Teil der bisherigen Debatte über die Beschäftigungswirkungen von Neugründungen von falschen Voraussetzungen ausgeht.Regional growth,new businesses,entrepreneurship,time lags,start-up cohorts,Regionalentwicklung,Unternehmensgründungen,Entrepreneurship,Time Lags,Gründungskohorten

What makes start-ups out of unemployment different

Was macht Gründungen aus Arbeitslosigkeit anders?” Um diese Frage zu beantworten, entwickeln wir einen theoretischen Ansatz für die Gründungsaktivität aus Arbeitslosigkeit. Weiterhin schätzen wir räumlich-autoregressive Modelle für die regionalen Gründungsraten aus Arbeitslosigkeit und Beschäftigung mit deutschen Daten von 1999 bis 2004 auf Ebene der deutschen Kreise. Agglomerationsexternalitäten haben ebenso wie die meisten Variablen, die personenbezogene Merkmale der Populationen von möglichen Gründern beschreiben, einen ähnlichen Effekt auf beide Gründungsraten. Auf unterschiedliche Art und Weise werden sie dagegen vom regionalen Lohnniveau und der Wahrscheinlichkeit des unternehmerischen Erfolgs beeinflusst. Insbesondere bei der Gründungsrate aus Arbeitslosigkeit wird der regionale Einfluss dieser Determinanten durch räumliche Spillovers und räumliche Feedback-Effekte verstärkt.What makes start-ups out of unemployment different?’ To answer this question we formulate a theoretical sketch for start-up activity out of unemployment. Furthermore, we estimate spatial autoregressive models for the regional start-up rates out of unemployment as well as out of employment with German data from 1999 to 2004 at the NUTS3-level. Characteristics describing the populations of potential entrepreneurs as well as agglomeration externalities have a similar impact on both start-up rates. They are, however, affected in different ways by the regional wage level and the probability of entrepreneurial success. Moreover, the local impact of these determinants is amplified by spatial spillover and spatial feedback effects in particular for the start-up rate out of unemployment

Regional employment forecasts with spatial interdependencies

"The labour-market policy-mix in Germany is increasingly being decided on a regional level. This requires additional knowledge about the regional development which (disaggregated) national forecasts cannot provide. Therefore, we separately forecast employment for the 176 German labour- market districts on a monthly basis. We first compare the prediction accuracy of standard time-series methods: autoregressive integrated moving averages (ARIMA), exponentially weighted moving averages (EWMA) and the structural-components approach (SC) in these small spatial units. Second, we augment the SC model by including autoregressive elements (SCAR) in order to incorporate the influence of former periods of the dependent variable on its current value. Due to the importance of spatial interdependencies in small labour-market units, we further augment the basic SC model by lagged values of neighbouring districts in a spatial dynamic panel (SCSAR). The prediction accuracies of the models are compared using the mean absolute percentage forecast error (MAPFE) for the simulated out-of-sample forecast for 2005. Our results show that the SCSAR is superior to the SCAR and basic SC model. ARIMA and EWMA models perform slightly better than SCSAR in many of the German labour-market districts. This reflects that these two moving-average models can better capture the trend reversal beginning in some regions at the end of 2004. All our models have a high forecast quality with an average MAPFE lower than 2.2 percent." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))regionaler Arbeitsmarkt, Beschäftigungsentwicklung, Prognoseverfahren, Arbeitsmarktprognose - Methode

Regional Unemployment Forecasting Using Structural Component Models With Spatial Autocorrelation

Labour-market policies are increasingly being decided on a regional level. This implies that institutions have an increased need for regional forecasts as a guideline for their decision-making process. Therefore, we forecast regional unemployment in the 176 German labour market districts. We use an augmented structural component (SC) model and compare the results from this model with those from basic SC and autoregressive integrated moving average (ARIMA) models. Basic SC models lack two important dimensions: First, they only use level, trend, seasonal and cyclical components, although former periods of the dependent variable generally have a significant influence on the current value. Second, as spatial units become smaller, the influence of “neighbour-effects†becomes more important. In this paper we augment the SC model for structural breaks, autoregressive components and spatial autocorrelation. Using unemployment data from the Federal Employment Services in Germany for the period December 1997 to August 2005, we first estimate basic SC models with components for structural breaks and ARIMA models for each spatial unit separately. In a second stage, autoregressive components are added into the SC model. Third, spatial autocorrelation is introduced into the SC model. We assume that unemployment in adjacent districts is not independent for two reasons: One source of spatial autocorrelation may be that the effect of certain determinants of unemployment is not limited to the particular district but also spills over to neighbouring districts. Second, factors may exist which influence a whole region but are not fully captured by exogenous variables and are reflected in the residuals. We test the quality of the forecasts from the basic models and the augmented SC model by ex-post-estimation for the period September 2004 to August 2005. First results show that the SC model with autoregressive elements and spatial autocorrelation is superior to basic SC and ARIMA models in most of the German labour market districts.

Die Determinanten des Job-Turnover im regionalen Vergleich

Hinter den Nettobeschäftigungsverlusten in den neuen Bundesländern verbergen sich ausgeprägte Bruttoströme von Beschäftigungsgewinnen und -verlusten. Die betriebliche Beschäftigungsdynamik, die mit dem Konzept des Job-Turnover analysiert werden kann und Anfang der neunziger Jahre in Ostdeutschland sehr hoch war, nahm im Zeitverlauf ab und näherte sich der Situation in den alten Bundesländern an. Eine Betrachtung der einzelnen Komponenten offenbart jedoch noch einige Unterschiede zwischen den neuen und den alten Bundesländern. Insbesondere steht in Ostdeutschland dem relativ hohen Ausmaß der Vernichtung von Arbeitsplätzen kein ausreichender Aufbau gegenüber. Die Betrachtung nach Wirtschaftszweigen zeigt zudem, dass auch alle einzelnen Branchen in Ostdeutschland eine höhere betriebliche Beschäftigungsdynamik als in den alten Bundesländern aufweisen. Die abschließende ökonometrische Analyse weist der Betriebsgröße und dem Alter den größten Erklärungsgehalt für das Ausmaß des Job-Turnover und seiner Komponenten zu.Beschäftigung; Arbeitsmobilität; Regression; Vergleich; Neue Bundesländer; Alte Bundesländer

Beschäftigungschancen für Geringqualifizierte nach wie vor schlecht

In zahlreichen Studien wurde bisher gezeigt, dass insbesondere zwei Gruppen von Personen stark von Arbeitslosigkeit betroffen sind: Geringqualifizierte und Ältere. Dieser Beitrag analysiert zunächst die Qualifikations- und Altersstruktur der Erwerbspersonen im Jahr 2005 in Sachsen, Ost- und Westdeutschland. Daran anschließend werden die qualifikations- und altersspezifischen Arbeitslosenquoten für Sachsen für die Jahre 2004 und 2005 aktualisiert. Zusätzlich erfolgt eine Berechnung der qualifikationsspezifischen Arbeitslosenquoten für die sächsischen Regierungsbezirke. Insgesamt hat sich das Bild der qualifikationsspezifischen Arbeitslosenquoten über die letzten Jahre nicht verändert: Geringqualifizierte haben die schlechtesten Arbeitsmarktchancen, während eine akademische Ausbildung am ehesten vor Arbeitslosigkeit schützt. Diese Unterschiede zeigen sich in allen Regionen Sachsens sowie in Ost- und Westdeutschland gleichermaßen.Beschäftigung; Beschäftigungseffekt; Ungelernte Arbeitskräfte; Ältere Arbeitskräfte; Arbeitslosigkeit; Sachsen; Neue Bundesländer; Alte Bundesländer

Regional unemployment forecasts with spatial interdependencies

"We forecast unemployment for the 176 German labour-market districts on a monthly basis. Because of their small size, strong spatial interdependencies exist between these regional units. To account for these as well as for the heterogeneity in the regional development over time, we apply different versions of an univariate spatial GVAR model. When comparing the forecast precision with univariate time-series methods, we find that the spatial model does indeed perform better or at least as well. Hence, the GVAR model provides an alternative or complementary approach to commonly used methods in regional forecasting which do not consider regional interdependencies." (author's abstract)Die Arbeitslosigkeit für die 176 deutschen administrativen Arbeitsmarktregionen (im Allgemeinen Arbeitsagenturbezirke) wird auf einer monatlichen Basis prognostiziert. Wegen ihrer geringen Größe existieren zwischen diesen regionalen Einheiten starke räumliche Interdependenzen. Um diese und auch die Heterogenität der regionalen Entwicklung im Zeitablauf berücksichtigen zu können, kommen verschiedene Versionen eines eindimensionalen räumlichen GVAR-Modells zur Anwendung. Wenn man die Genauigkeit der Prognose mit eindimensionalen Zeitreihenmethoden vergleicht, zeigt sich, dass das räumliche Modell bessere oder zumindest gleich gute Ergebnisse erzielt. Folglich bietet das GVAR-Modell eine Alternative oder einen ergänzenden Ansatz zu normalerweise eingesetzten Methoden für die regionale Prognose, die regionale Interdependenzen unberücksichtigt lassen. (IAB