Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung

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Zertifikat "audit berufundfamilie"


Inhaltsbereich: Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung

Analysen regionaler Arbeitslosenquoten unter Einsatz räumlicher Filter

Projektnummer

963

Projektherkunft

IAB-Projekt

Projektleiterin / Projektleiter

  • Blien, Uwe
  • Reggiani, Aura (University of Bologna, Department of Economics)
  • Schanne, Norbert

Projektmitarbeiterin / Projektmitarbeiter

  • Griffith, Dan
  • Nijkamp, Peter (Vrije Universiteit Amsterdam, Department of Spatial Economics)
  • Patuelli, Roberto (University of Lugano (USI), Institute for Economic Research (IRE))
  • Reggiani, Aura (University of Bologna, Department of Economics)

Projektstart

Januar 2007

Projektende

Dezember 2011

Kurzbeschreibung

Zwischen den Arbeitslosenquoten in Regionen bestehen deutliche und dauerhafte Unterschiede. Aufbauend auf theoretisch begründeten Hypothesen können verschiedene Einflussfaktoren identifiziert werden. Es bestehen aber gegensätzliche Aussagen bezüglich der Größe des Zusammenhangs wie auch z.B. beim Einfluss des Lohnes der Wirkungsrichtung, die in bisherigen Studien beide empirisch untermauert werden können. Eine Ursache für die widersprüchlichen Ergebnisse kann in der Vernachlässigung oder inadäquaten Berücksichtigung der räumlichen Dimension, d.h. in der Verzerrung durch ausgelassene oder fehlerhaft gemessene Variablen, liegen.

Da die regionalen Disparitäten der Arbeitslosigkeit keine zufällige geographische Verteilung zeigen, sondern beobacht- und testbare räumliche Muster erzeugen, sollen diese mit einem speziellen Ansatz der empirischen Regionalwissenschaften untersucht werden: Das räumliche Filtern (spatial filtering) man könnte dies als räumlich-autoregressives Äquivalent zur Hauptkomponentenanalyse betrachten scheint besonders geeignet, diese Muster aufzufangen, die Strukturen in den Daten selbst zu durchleuchten und für weitere Analyseschritte adäquat zu erfassen. Das Zusammenspiel von räumlichen Filtern und den Schätzern der erklärenden Variablen ist dabei von besonderem Interesse. Die Ergebnisse werden mit Schätzungen gemäß der Standardmethoden der räumlichen Ökonometrie verglichen. Um konsistente Ergebnisse Schätzer und Hypothesentests zu gewährleisten, sind eine korrekte Formulierung der ökonomischen Zusammenhänge zwischen Arbeitslosigkeit und erklärenden Faktoren ebenso notwendig wie eine adäquate Spezifizierung in der ökonometrischen Analyse.

Die Arbeitslosigkeit und insbesondere die hohen Arbeitslosenquoten in einigen Landesteilen ist eine der zentralen Herausforderungen an die deutsche Wirtschafts- und Arbeitsmarktpolitik. Zunächst ist die Erklärung der räumlichen Muster der Arbeitslosigkeit von direktem Interesse. Darüber hinaus erlaubt die Untersuchung, wie sich die Schätzungen der partiellen Korrelationen anderer Variablen aufgrund der differenzierten Kontrolle auf signifikante räumliche Muster verändern, Rückschlüsse über das Ausmaß der Verzerrung in Schätzungen. Besonders dies ist für die Politikberatung und die Forschung im IAB relevant.

Projektmethode

In der Analyse von regionalen Daten besteht durch das mögliche Auftreten von räumlicher Autokorrelation (Spatial Autocorrelation, SAC) ein fundamentales Identifikationsproblem: Nicht-Berücksichtigung kann zu verzerrten Schätzungen durch ausgelassene Variablen führen, bei Aufnahme in die Schätzung impliziert die Gleichzeitigkeit der Autokorrelation Rückwirkungen einer Beobachtung auf sich selbst, die bei vielen Standardschätzverfahren ebenfalls in verzerrten Koeffizienten- oder Varianzschätzern resultieren.

Eine Methode, um dieses Problem zu lösen, stellen die im Projekt verwendeten "Räumlichen Filter" (spatial filtering) nach dem Verfahren von Griffith dar. Hierbei wird die räumliche Autokorrelation der endogenen Variablen - ähnlich der bekannteren Hauptkomponentenanalyse - in ihre Eigenvektoren zerlegt, d.h. in Bestandteile, die orthogonal zueinander und zum "Fehlerterm" stehen. Mit deren Hilfe ist es nun möglich, Zusammenhänge zwischen erklärenden Variablen und der Endogenen (hier der regionalen Arbeitslosenquote) zu identifizieren. Darüber hinaus erlauben die räumlichen Filter - im Gegensatz zu gängigeren Verfahren zur Schätzung räumlich-autoregressiver Prozesse - auch tiefere Einblicke in die auftretenden räumlichen Muster.

Für die Studien werden in erster Linie Prozessdaten der BA verwendet, die auf NUTS-3-Ebene (Kreise und kreisfreie Städte) aggregiert werden: Arbeitslosenquoten, durchschnittliche Löhne, Informationen über die regionale Beschäftigung etc.

Weiterhin wird auf Daten aus externen Quellen zurückgegriffen, die Bestandteil der Regionalen Datenbank von RFN und FB 5 sind, bspw. Bevölkerung oder Entfernungen zwischen Kreisen .

Projektziel

1. Analyse der Korrelationsmuster regionaler Arbeitslosenquoten und möglicher Konditionierungsvariablen unter besonderer Berücksichtigung räumlicher Muster

2. Wissenstransfer über spezifische Methoden der räumlichen Ökonometrie ans IAB

Beteiligte Institute

  • Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung der Bundesagentur für Arbeit
  • Vrije Universiteit Amsterdam, Department of Spatial Economics
  • University of Lugano (USI), Institute for Economic Research (IRE)
  • University of Bologna, Department of Economics

Publikationen

Publikationen zum Projekt

Projektstatus

Abgeschlossen
 

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