Job search via social networks : An analysis of monetary and non-monetary returns for low-skilled unemployed

"Using a search theoretical model, we analyse the effects of the information flow via social networks (friends, relatives and other personal contacts) by comparing monetary and non-monetary outcomes in obtaining jobs via networks versus formal methods. Propensity-score matching on survey data from the low-skilled unemployed is used to identify causal effects. The analysis takes into account unobserved heterogeneity by applying Rosenbaum bounds. Because of the potential ambiguity when comparing outcomes in accepted jobs, we also examine the effectiveness of job searches using social networks as a source of information compared to not using networks. We find no evidence for causal effects on monetary outcomes and, at best, only weak evidence for effects on non-monetary job outcomes." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))Arbeitsuche, soziales Netzwerk, Niedrigqualifizierte, Arbeitslose, Langzeitarbeitslose, Arbeitsplatzsuchtheorie

In-work benefits for low wage jobs: can additional income hinder labor market integration?

"By financially supplementing low wages, in-work benefits are an instrument of active labor market policy to encourage labor market integration of low skilled and long-term unemployed persons. The hypothesis of this paper is that the financial benefit from the state, even though increasing the overall wage, is interpreted by the employee as a signal that employers are not willing to behave according to the norm of reciprocity and lowers wage satisfaction. This leads to negative side effects on employment stability foiling positive effects on labor market integration. This hypothesis is tested using a survey of in-work benefit recipients and of nonrecipients as a comparison group. The method of propensity score matching is applied to eliminate all compositional differences between benefit recipients and nonrecipients except for the source of their income. It is shown that in-work benefits reduce wage satisfaction (as an indicator of perceived violations of reciprocity) by 14 percentage points. However, whether this explains why in-work benefits are not successful in promoting employment stability remains an open question." (author's abstract)Lohnzuschüsse für Niedriglohn-Jobs sind ein Instrument der aktiven Arbeitsmarktpolitik, um die berufliche Integration Geringqualifizierter und Langzeitarbeitsloser zu fördern. Der Autor stellt die Hypothese auf, dass durch die staatliche Lohnsubvention, auch wenn sich hierdurch der Durchschnittslohn erhöht, bei den Arbeitnehmern der Eindruck entsteht, dass die Arbeitgeber sich nicht der Reziprozitätsnorm verpflichtet fühlen. Dies führt zu einer geringeren Lohnzufriedenheit, hat negative Auswirkungen auf die Beschäftigungsstabilität und verhindert positive Auswirkungen auf die berufliche Integration. Diese Hypothese wird in einer Untersuchung von Empfängern von Lohnzuschüssen und einer Kontrollgruppe überprüft. Die Methode des Propensity Score Matchings wird angewendet, um alle Unterschiede in der Zusammensetzung beider Gruppen auszuschalten, mit Ausnahme der Einkommensquelle. Es wird gezeigt, das Lohnzuschüsse die Lohnzufriedenheit (als ein Indikator für die wahrgenommene Verletzung der Reziprozitätsnorm) um 14 Prozent verringern. Dennoch bleibt die Frage offen, ob dies die geringen Auswirkungen von Lohnzuschüssen auf die Beschäftigungsstabilität erklärt. (IAB

The impact of firm characteristics on the success of employment subsidies : a decomposition analysis of treatment effects

"In this paper we show that firm characteristics have an influence on the success of employment subsidies e.g. wage subsidies and in-work benefits, as they can strengthen positive effects or mitigate negative effects. We consider firm characteristics as post treatment variables, which are realised after the (placement officer's or the unemployed job seeker's) decision regarding programme participation has taken place. Therefore in a first step we estimate pairwise treatment effects by propensity score matching, controlling for pre-treatment characteristics of the treated and control individuals only. In a second step as a methodological contribution we propose a decomposition of the pairwise treatment effects using an Oaxaca/Blinder style decomposition analysis on the matched samples. In this decomposition we include the post-treatment firm characteristics as explanatory variables. Because employment status is a binary outcome variable in our empirical application, we use a generalisation of the decomposition analysis to nonlinear regressions developed by Fairlie (2005). This procedure allows us to distinguish between the part of a treatment effect that is due to differences in firm characteristics between treated and controls (the 'explained' part) and the part that is independent of those differences (the 'unexplained' part)." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))Eingliederungszuschuss - Erfolgskontrolle, Lohnsubvention, Unternehmen, Beschäftigungsförderung, Arbeitslose, berufliche Reintegration, Beschäftigungsdauer, Sozialhilfeempfänger, Integrierte Erwerbsbiografien, Beschäftigungseffekte - Determinanten, Unternehmensgröße, Lohnhöhe, Beschäftigtenstruktur, Qualifikationsstruktur, Wirtschaftszweige

Fehlende Daten beim Record Linkage von Prozess- und Befragungsdaten : ein empirischer Vergleich ausgewählter Missing Data Techniken (Missing data in the record linkage of process and survey data : An empirical comparison of selected missing data techniques)

"To compare different missing data techniques, in this paper I use a survey where participants were among other things asked permission for combining the survey with administrative data (record linkage). For those who refuse their permission I set their survey answers to missing, creating pseudo-missing data due to an empirical relevant but unknown mechanism (compared to the statistical simulation of a missing data process). OLS Regression is performed using Complete Case Analysis (CCA), Multiple Imputation (MI) and two versions of Heckman's Sample Selection Model (SSM) to correct for the pseudo-missing data. Their results are compared to a regression based on the complete data set (Benchmark), that gives us the 'true' regression parameters. Results: All missing data techniques under analysis show only small deviations from the benchmark. If only one independent variable contains missing values, MI performs best. If the dependent variable has missing information, CCA and the Two-Step SSM perform better than MI. If missing data is a problem in many or all independent variables, all techniques except for the Maximum likelihood SSM perform equally well." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))Missing Data-Technik, Befragung, Erhebungsmethode, Forschungsansatz, empirische Sozialforschung, prozessproduzierte Daten, Datengewinnung, Stichprobenfehler, Fehler, Imputationsverfahren

Do more placement officers lead to lower unemployment? : evidence from Germany

"In this paper we examine the effect of a pilot project of the German Federal Employment Agency, where in 14 German local employment offices the caseload (number of unemployed per caseworker) was significantly reduced. Since the participating local offices were not chosen at random, we have to take into account potential selection bias. Therefore, we rely on a combination of matching and a difference-in-differences estimator. We use two indicators of the offices' success (unemployment rate, growth of the number of SCIII clients). Our results indicate a positive effect of a lower caseload on both outcome variables." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))Arbeitsvermittlung - Erfolgskontrolle, Arbeitsvermittler - Modellversuch, berufliche Reintegration - Quote, Arbeitslosenquote, Arbeitsvermittlerquote

Verknüpfung von Befragungs- und Prozessdaten : Selektivität durch fehlende Zustimmung der Befragten?

"Linking data from different sources can be used to compensate for the weaknesses characteristic for the single sources and therefore significantly increase the potential for analyses. This requires that linking data implies no consequences that cancel out the advantages. Considering this background the contribution analyses to which extent we face such consequences when linking administrative data of the 'Bundesagentur für Arbeit' (BA) to survey data on the level of individuals. Due to reasons of data protection the respondents have to be asked to allow linking their survey data to their administrative data. This necessity may result in a kind of 'linkage bias', as it may be, that their willingness to admit correlates with other characteristics relevant for the research question. This may bias results. Using data of a study, in which persons were asked, whether they allow linking the survey data to administrative data, we analyse whether there is selectivity in admission regarding a number of characteristics that are known to influence respondent behaviour. Using multilevel analysis we show that only some characteristics are correlated with allowing data linking: Women, foreign persons, persons with low income and persons interested in protecting private information as for example on income or social benefits tend to be underrepresented in the restricted sample using the linked data set. In order to investigate the consequences of this selection for specific research questions we propose a simple test based on a 'seemingly unrelated estimation' and present two examples." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))prozessproduzierte Daten, Befragung, Datenanalyse, Datenqualität, Stichprobenfehler

Soziale Herkunft und Bildungsziele von Jugendlichen im Armutsbereich

"Jeder zehnte Jugendliche in Deutschland bezieht zumindest zeitweise Leistungen der Grundsicherung für Arbeitsuchende (Arbeitslosengeld II). Der schulische Bildungsabschluss kann für diese jungen Hilfeempfänger eine wichtige Ressource zum Ausstieg aus der Sozialstaatsabhängigkeit darstellen, da die weiteren Beschäftigungs- und Einkommenschancen der Jugendlichen maßgeblich davon abhängen. Welchen Bildungsabschluss Jugendliche anstreben, ist jedoch nicht unabhängig von Faktoren ihrer sozialen Herkunft. Gerade im Armutsbereich besteht daher die Gefahr, dass mit dem Einfluss der sozialen Herkunft auf die Bildungsziele eine 'Vererbung' der Armutsrisiken erfolgt. Hauptthema der Untersuchung sind die Bildungsziele von Jugendlichen, die in Haushalten mit finanziellen Einschränkungen leben. Da Armutshaushalte in den meisten Bevölkerungsstudien unterproportional erfasst werden, sind diese Zusammenhänge speziell in einkommensarmen Haushalten wenig erforscht. Datengrundlage der Untersuchung bilden die Befragungsdaten von 1.600 hilfebedürftigen Jugendlichen und ihren Eltern, die an der IAB-Untersuchung 'Lebenssituation und Soziale Sicherung 2005' teilgenommen haben. Die Ergebnisse verweisen auf bildungspolitisch wichtige Differenzierungslinien innerhalb von Armutspopulationen. Es zeigt sich, dass auch innerhalb der ohnehin finanziell eingeschränkten Arbeitslosengeld-II-Haushalte niedrige ökonomische Ressourcen die Bildungsziele der jungen Hilfebedürftigen reduzieren. Zum anderen wird der starke Einfluss des Bildungshintergrundes der Eltern deutlich. Je höher der Schulabschluss der Eltern, desto höher sind auch die Bildungsziele ihrer Kinder." (Autorenreferat, IAB-Doku)Jugendliche, Bildungschancen, soziale Herkunft, Arbeitslosengeld II-Empfänger, Bildungsziel, Armut - Risiko

The impact of firm characteristics on the success of employment subsidies: a decomposition analysis of treatment effects

"In this paper we show that firm characteristics have an influence on the success of employment subsidies e.g. wage subsidies and in-work benefits, as they can strengthen positive effects or mitigate negative effects. We consider firm characteristics as post treatment variables, which are realised after the (placement officer's or the unemployed job seeker's) decision regarding programme participation has taken place. Therefore in a first step we estimate pairwise treatment effects by propensity score matching, controlling for pre-treatment characteristics of the treated and control individuals only. In a second step as a methodological contribution we propose a decomposition of the pairwise treatment effects using an Oaxaca/ Blinder style decomposition analysis on the matched samples. In this decomposition we include the post-treatment firm characteristics as explanatory variables. Because employment status is a binary outcome variable in our empirical application, we use a generalisation of the decomposition analysis to nonlinear regressions developed by Fairlie (2005). This procedure allows us to distinguish between the part of a treatment effect that is due to differences in firm characteristics between treated and controls (the 'explained' part) and the part that is independent of those differences (the 'unexplained' part)." (author's abstract)Der Beitrag zeigt, dass betriebliche Merkmale einen Einfluss auf den Erfolg von Beschäftigungsförderung, wie z.B. Lohnsubventionen und Unterstützungsleistungen für Erwerbstätige haben, indem sie positive Effekte verstärken und negative Effekte abschwächen. Die Autoren betrachten betriebliche Merkmale als Nachbehandlungsvariablen, welche nach der Entscheidung zur Programmteilnahme (durch den Arbeitsvermittler oder den Arbeitsuchenden) realisiert werden. In einem ersten Schritt werden paarweise Behandlungseffekte mittels Propensity Score Matching geschätzt, unter Kontrolle der Vorbehandlungsmerkmale der Teilnehmer und der Kontrollgruppe. In einem zweiten Schritt wird eine Zerlegung der paarweisen Behandlungseffekte mittels Oaxaca/ Blinder-Dekompositions-Analyse vorgenommen. Hierbei werden die betrieblichen Merkmale nach der Teilnahme als erklärende Variable einbezogen. Da der Erwerbsstatus eine binäre Ergebnisvariable darstellt, wird eine Verallgemeinerung der Dekompositions-Analyse zu einer nichtlinearen Regression - entwickelt von Fairlie (2005) vorgenommen. Diese Prozedur erlaubt eine Unterscheidung zwischen Behandlungseffekten zwischen Teilnehmern und Kontrollgruppe, welche auf unterschiedliche betriebliche Merkmale zurückzuführen sind und anderen 'unerklärten' Effekten. (IAB

Kombilohn und Reziprozität in Beschäftigungsverhältnissen: eine Analyse im Rahmen des Matching-Ansatzes

"Kombilöhne sind staatliche Transferzahlungen an Arbeitnehmer, die an die Aufnahme einer abhängigen, sozialversicherungspflichtigen Beschäftigung unterhalb einer bestimmten Lohnhöhe gebunden sind. Ziel ist u.a. die dauerhafte Reintegration wettbewerbsschwacher Arbeitsloser in Beschäftigungsverhältnisse. Diese Arbeit versucht einer Erklärung dafür zu finden und empirisch zu überprüfen, warum dieses Ziel nicht immer erreicht wird. Es wird argumentiert, dass betriebliche Beschäftigungsverhältnisse in hohem Maße von Reziprozitätsnormen geprägt sind. Wird von Seiten des Betriebes gegen diese Norm verstoßen oder empfinden Beschäftigte das Verhalten des Betriebes als Verstoß, gefährdet dies die Stabilität des Beschäftigungsverhältnisses. Der Kombilohn wird als Kombination von Marktlohn und staatlichem Zuschuss unter bestimmten Bedingungen von geförderten Beschäftigten als eine solcher Verstoß der Reziprozitätsbeziehung aufgefasst. Dies führt zu einer veränderten Bewertung des gezahlten Lohnes und im Anschluss daran zu instabileren Beschäftigungsverhältnissen, so dass kombilohngeförderte Beschäftigungen entgegen der Intention der Fördermaßnahme ihre in den Arbeitsmarkt wiedereingliedernde Wirkung nicht entfalten können." (Autorenreferat

Fehlende Daten bei der Verknüpfung von Prozess- und Befragungsdaten: ein empirischer Vergleich ausgewählter Missing Data Verfahren

"Die Verknüpfung von Prozess- und Befragungsdaten gewinnt in der empirischen Sozialforschung zunehmend an Bedeutung. Aus Datenschutzgründen können Befragte die Verknüpfung aber ablehnen, weshalb die verbleibende Stichprobe selektiv sein kann. Hier können Missing Data Techniken helfen, eventuelle Selektionsverzerrungen in empirischen Analysen zu korrigieren. Das Papier nutzt eine Befragung, in der unter anderem die Zustimmung zur Verknüpfung erbeten wurde, um den Erfolg ausgewählter Missing Data Techniken bei der Ausfallkorrektur im Rahmen einer Fallstudie zu vergleichen. Bei nicht zustimmenden Befragten werden ihre faktisch gegebenen Antworten auf 'fehlend' gesetzt, um so pseudo-fehlende Werte auf Basis eines empirischen (im Vergleich zu einem statistisch simulierten) Ausfallmechanismus zu erzeugen. Eine KQRegressionsanalyse wird durchgeführt und eventuelle Verzerrungen durch den Datenausfall werden jeweils alternativ durch fallweisen Ausschluss von Beobachtungen mit fehlenden Werten, eine Multiple Imputation (Ergänzung) der fehlenden Werte und durch Selektionskorrektur nach Heckman korrigiert. Die Ergebnisse der Korrekturverfahren werden mit Regressionsanalysen auf Basis der vollständigen Daten verglichen, welche die 'wahren' Regressionskoeffizienten liefern. Es zeigt sich in einer Beispielanalyse mit geringer Selektivität des Datenausfalles, dass hier alle Korrekturverfahren ähnlich gut abschneiden. In einer zweiten Analyse mit starker Selektivität lieferte ausschließlich die Multiple Imputation gute Ergebnisse, jedoch nur, wenn die abhängige Variable keine fehlenden Werte aufwies." (Autorenreferat)"Linking register to survey data is becoming more and more important for empirical social science. Due to reasons of data protection the respondents have be asked for their permission to link their data. The resulting sample can therefore be selective. Missing data techniques can be used to correct for any record linkage bias. In this paper the author uses a survey where participants were asked permission for combining the survey with administrative data (record linkage). Based upon this survey the performance of different missing data techniques is compared. For those who refuse their permission he sets their survey answers to missing, creating pseudo-missing data following an empirical relevant but unknown mechanism (rather than a statistical simulation of a missing data process). OLS Regression is performed using casewise deletion, multiple imputation and two versions of Heckman's sample selection model, respectively, to correct for the pseudo-missing data. The results are compared to a regression that is based on the complete data set and that gives us the 'true' regression parameters. In an empirical example analysis characterized by weak selectivity of the missing data, all missing data techniques performed quite well. In a second example analysis with strong selectivity, it was only multiple imputation that was able to correct for the record linkage bias, given that missing values were present only in one or more independent variables. In the case of strong selectivity and missing values in the dependent variable, none of the missing data techniques eliminated the bias." (author's abstract