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

The formation of experts' expectations on labour markets: Do they run with the pack?

Expectations regarding the economic development might be correlated due to various reasons: because individuals use the same public information and similar evaluation methods, and because of social learning or herding amongst peers. We analyse to what extent expectations are driven by herd behaviour, and if it contributes to make expectations more realistic. In a novel survey the CEOs of the local departments of the German Federal Employment Agency report their expectations on unemployment in the short run. In this data we can discriminate between close and less-close peers to overcome the reflection problem and to quantitatively assess answers regarding the initial questions. We find strong evidence for herding in expectation formation. The size of effect is robust across various specifications and remains even when controlling for forecasts from experts external to the survey. The social multiplier approximately doubles the effect of information (signals) included in the model. Compared to counterfactual expectations without herding constructed from the estimates, herding seems to improve the accuracy of the expectations.Erwartungen hinsichtlich der wirtschaftlichen Entwicklung können aufgrund verschiedener Ursachen korreliert sein: weil Individuen die selbe Information und ähnliche Auswertungsmethoden verwenden, oder weil sie andere beobachten, deren Erwartungen adaptieren, ihnen folgen. Wir analysieren, wieweit Erwartungen durch Herdenverhalten getrieben ist und ob dies dazu beiträgt, Erwartungen realistischer werden zu lassen. In einer neuen Erhebung berichten die Geschäftsführungen der lokalen Arbeitsagenturen der Bundesagentur für Arbeit ihre Erwartungen bezüglich der kurzfristigen Arbeitslosigkeitsentwicklung. Dieser Datensatz erlaubt es uns, zwischen nahen (wichtigeren) und entfernten Bezugspersonen unter den Geschäftsführungen zu unterscheiden, um das Reflektionsproblem in Peer-Effekt-Studien zu lösen und so quantitative Antworten auf die Ausgangsfragen zu finden. Wir finden starke Evidenz für Herdenverhalten in der Erwartungsbildung. Die Größenordnung des Effektes ist über verschidene Spezifikationen robust und besteht selbst dann, wenn wir für die Erwartungen von (externen) Prognoseexperten kontrollieren. Der Effekt von Signalen, von lokaler Information, wird durch die soziale Interaktion nahezu verdoppelt. Im Verhältnis zu kontrafaktischen Erwartungen, bei denen die Wirkung der sozialen Interaktion herausgerechnet wird, scheint die Genauigkeit der Erwartungen durch das Herdenverhalten zuzunehmen

Forecasting Regional Labour Markets with GVAR Models and Indicators

The development of employment and unemployment in regional labour markets is known to spatially interdependent. Global Vector-Autoregressive (GVAR) models generate a link between the local and the surrounding labour markets and thus might be useful when analysing and forecasting employment and unemployment even if they are non-stationary or co-trending. Furthermore, GVARs have the advantage to allow for both strong cross-sectional dependence on ``leader regions' and weak cross-sectional, spatial dependence. For the recent and further development of labour markets the economic situation (described e.g. by business-cycle indicators), politics and environmental impacts (e.g. climate) may be relevant. Information on these impacts can be integrated in addition to the joint development of employment and unemployment and the spatial link in a way that allows on the one hand to carry out economic plausibility checks easily and on the other hand to directly receive measures regarding the statistical properties and the precision of the forecasts. Then, the forecasting accuracy is demonstrated for German regional labour-market data in simulated forecasts at different horizons and for several periods. Business-cycle indicators seem to have no information regarding labour-market prediction, climate indicators little. In contrast, including information about labour-market policies and vacancies, and accounting for the lagged and contemporaneous spatial dependence can improve the forecasts relative to a simple bivariate model

A Global Vector Autoregression (GVAR) model for regional labour markets and its forecasting performance with leading indicators in Germany

It is broadly accepted that two aspects regarding the modeling strategy are essential for the accuracy of forecast: a parsimonious model focusing on the important structures, and the quality of prospective information. Here, we establish a Global VAR framework, a technique that considers a variety of spatio-temporal dynamics in a multivariate setting, that allows for spatially heterogeneous slope coefficients, and that is nevertheless feasible for data without extremely long time dimension. Second, we use this framework to analyse the prospective information regarding the economy due to spatial co-development of regional labour markets in Germany. The predictive content of the spatially interdependent variables is compared with the information content of various leading indicators which describe the general economic situation, the tightness of labour markets and environmental impacts like weather. The forecasting accuracy of these indicators is investigated for German regional labour-market data in simulated forecasts at different horizons and for several periods. Germany turns out to have no economically dominant region (which reflects the polycentric structure of the country). The regions do not follow a joint stable long run trend which could be used to implement cointegration. Accounting for spatial dependence improves the forecast accuracy compared to a model without spatial linkages while using the same leading indicator. Amongst the tested leading indicators, only few produce more accurate forecasts when included in a GVAR model, than the GVAR without indicator.Zwei Aspekte bezüglich der Modellierungsstrategie werden gemeinhin als entscheidend für die Genauigkeit von Prognosen betrachtet: Einerseits ein in den zu schätzenden Parametern sparsames Modell, welches nur die wichtigsten Zusammenhänge abdeckt; andererseits die Aussagekraft der vorausschauenden Information. Hier wird ein Mehrregionenmodell ähnlich einem Globalen Vektorautoregressiven (GVAR) Ansatz entwickelt. Diese Technik berücksichtigt verschiedene Strukturen der räumlich-zeitlichen Dynamik in multivariaten Gleichungssystemen, sie erlaubt regional heterogene Parameter und ist dennoch auch für Daten ohne sehr langen Beobachtungszeitraum geeignet. In diesem Modellrahmen werden regionale Co-Entwicklungen hinsichtlich ihrer vorausschauenden Information untersucht. Der Prognosegehalt räumlicher Abhängigkeiten wird dem Informationsgehalt von vorauseilenden Indikatoren gegenübergestellt, welche die allgemeine wirtschaftliche Lage, die Knappheit im Arbeitsmarkt und Umwelteinflüsse (wie etwa das Wetter) beschreiben. Die Prognosegenauigkeit wird mit deutschen regionalen Arbeitsmarktdaten in simulierten Prognosen auf unterschiedlichen Horizonten untersucht. Die Existenz einer alle anderen bestimmenden Region wird für Deutschland abgelehnt (was die polyzentrische Struktur des Landes widerspiegelt). Die Regionen folgen keinem stabilen gemeinsamen Trend, der zur Implementierung einer Kointegrationsbeziehung genutzt werden könnte. Die Berücksichtigung regionaler Abhängigkeiten verbessert die Prognosegenauigkeit gegenüber einem Modell ohne diese, wenn derselbe vorausschauende Indikator verwendet wird. Nur wenige der geprüften Indikatoren tragen bei Berücksichtigung in einem GVAR zu einer genaueren Prognose im Vergleich zu einem GVAR ohne Indikator bei

Spatial Dependence and Heterogeneity in Empirical Analyses of Regional Labour Market Dynamics

Are regions within a country really independent islands? Do economic relations and effects really have a homogenous, unique size across an entire country? These two assumptions are often imposed implicitly in empirical economic and social research. In his doctoral thesis, the author discusses how statistical methods can deviate from this unrealistic model structure through employing spatial patterns in both observable variables and presumed relations. Opportunities to improve our understanding of the economy as well as chances and perils in the application of such methods are demonstrated in a number of studies on aspects of regional labour market dynamics.Warum sollen Regionen innerhalb eines Landes unabhängige Inseln sein? Und warum sollen, über das gesamte Land hinweg, einheitlich starke ökonomische oder soziale Wirkungszusammenhänge bestehen? Diese zwei Annahmen werden in der angewandten empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung üblicherweise implizit unterstellt. Wie in statistischen Verfahren von dieser unrealistischen Modellstruktur unter Ausnutzung der räumlichen Strukturen in beobachteten Variablen und unterstellten Zusammenhängen abgewichen werden kann, diskutiert der Autor im vorliegenden Band. Möglichkeiten, unser Verständnis der Ökonomie zu vertiefen, werden ebenso verdeutlicht, wie Chancen und Tücken beim Einsatz der Methoden in Studien zu verschiedenen Aspekten der Arbeitsmarktdynamik

Do small labor market entry cohorts reduce unemployment?

"In this paper we study the effect of small labor market entry cohorts on (un)employment in Western Germany. From a theoretical point of view, decreasing cohort sizes may on the one hand reduce unemployment due to 'inverse cohort crowding' or on the other hand increase unemployment if companies reduce jobs disproportionately. Consequently, the actual effect of cohort shrinking on (un)employment is an empirical question. We analyze the relationship between (un)employment and cohort sizes using a long panel of Western German labor market regions. In this context, we account for both the likely endogeneity of cohort size due to migration of the (young) workforce across regions using lagged births as instruments as well as for temporal and spatial autocorrelation. Our results provide good news for the (Western) German labor market: small entry cohorts are indeed likely to decrease the overall unemployment rate and thus to improve the situation of job seekers. Accordingly, with regard to the employment rate we find that it is positively affected by a decrease in the youth share." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))demografischer Wandel - Auswirkungen, Arbeitslosenquote, Bevölkerungsstruktur, Altersstruktur, regionaler Vergleich, Bevölkerungsrückgang, Beschäftigungseffekte, Arbeitsuchende, Arbeitsmarktchancen, Geburtenrückgang, Jugendliche, junge Erwachsene, demografischer Wandel - internationaler Vergleich, Westdeutschland, Bundesrepublik Deutschland, OECD

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

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

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

Neural Networks for Cross-Sectional Employment Forecasts: A Comparison of Model Specifications for Germany

In this paper, we present a review of various computational experiments – and consequent results – concerning Neural Network (NN) models developed for regional employment forecasting. NNs are widely used in several fields because of their flexible specification structure. Their utilization in studying/predicting economic variables, such as employment or migration, is justified by the ability of NNs of learning from data, in other words, of finding functional relationships – by means of data – among the economic variables under analysis. A series of NN experiments is presented in the paper. Using two data sets on German NUTS 3 districts (326 and 113 labour market districts in the former West and East Germany, respectively), the results emerging from the implementation of various NN models – in order to forecast variations in full-time employment – are provided and discussed In our approach, single forecasts are computed by the models for each district. Different specifications of the NN models are first tested in terms of: (a) explanatory variables; and (b) NN structures. The average statistical results of simulated out-of-sample forecasts on different periods are summarized and commented on. In addition to variable and structure specification, the choice of NN learning parameters and internal functions is also critical to the success of NNs. Comprehensive testing of these parameters is, however, limited in the literature. A sensitivity analysis is therefore carried out and discussed, in order to evaluate different combinations of NN parameters. The paper concludes with methodological and empirical remarks, as well as with suggestions for future research.neural networks, sensitivity analysis, employment forecasts, Germany