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Mismatch-Arbeitslosigkeit in Oberösterreich - L&R Sozialforschung

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MM 1a misst den Anteil der Arbeitslosen, die zwischen den Arbeitsmarktsektoren ausgetauscht<br />

werden müssten, um e<strong>in</strong>e gleichmäßige Verteilung des Stellenandrangs zu<br />

erreichen. Aufgrund se<strong>in</strong>er Spezifikation streuen die Werte zwischen 0 und 1, wobei<br />

MM 1a =0 e<strong>in</strong>en perfekten Match und MM 1a =1 vollständiges ane<strong>in</strong>ander vorbeilaufen von<br />

Angebot und Nachfrage darstellen. Die ‚Sektoren’ oder Teilarbeitsmärkte können unterschiedlich<br />

def<strong>in</strong>iert werden, z.B. nach Berufen, Regionen oder Qualifikationen.<br />

Für diesen Indikator liegen zahlreiche Variationen vor, teilweise Variationen, die ebenfalls<br />

von Jackman und Roper verwendet wurden. So wird häufig auf die Halbierung der<br />

Summen der <strong>in</strong>tersektoralen Ungleichgewichte verzichtet oder e<strong>in</strong>e multiplikative Beziehung<br />

zwischen den Vakanzen und Arbeitslosen der Teilarbeitsmärkte angenommen.<br />

So hat der folgende Indikator von Jackman/Roper e<strong>in</strong>e ähnliche Aussagekraft wie der<br />

erste <strong>Mismatch</strong>-Indikator, aber ist etwas gestauchter.<br />

Jackman/Roper (1987):<br />

⎛U<br />

i<br />

Vi<br />

⎞<br />

MM<br />

1b<br />

= 1 − ∑⎜<br />

∗ ⎟<br />

i<br />

⎝ U V ⎠<br />

Der Vorteil dieses Indikators liegt vor allem bei se<strong>in</strong>er Anschaulichkeit und Nachvollziehbarkeit.<br />

Mit dem Anknüpfen an verbreiteten Ansätzen von Stellenandrangziffer und<br />

Beveridgekurve ist er auch leicht nachvollziehbar und gibt das Konzept der <strong>Mismatch</strong>-<br />

<strong>Arbeitslosigkeit</strong> anschaulich wieder. Er ist zwischen verschiedenen Regionen gut vergleichbar,<br />

vorausgesetzt es s<strong>in</strong>d Daten <strong>in</strong> entsprechender Qualität vorhanden. Dieser<br />

Indikator ist anschaulich, e<strong>in</strong>fach zu <strong>in</strong>terpretieren und relativ unkompliziert fortführbar.<br />

Allerd<strong>in</strong>gs erfordert MM 1a Vakanzdaten, die – wie weiter oben schon erläutert – oft verzerrt<br />

s<strong>in</strong>d.<br />

1<br />

2<br />

3.1.2 MM 2 <strong>Mismatch</strong>-Indikatoren auf Basis der Varianzen<br />

sektoraler Arbeitslosenraten<br />

<strong>Mismatch</strong>-Indikatoren auf Basis der Varianzen sektoraler Arbeitslosenraten knüpfen<br />

am NAIRU-Konzept an. Sie verfolgen e<strong>in</strong>e M<strong>in</strong>imierung der Varianz sektoraler Arbeitslosenraten<br />

unter der Annahme, dass sektorale Reallöhne sektorale Arbeitslosenraten<br />

bestimmen.<br />

Die non acceleration <strong>in</strong>flation rate of unemployment (NAIRU, deutsch: Arbeitslosenquote,<br />

bei der sich die Inflation nicht beschleunigt) ist e<strong>in</strong> aus der (modifizierten) Phillipskurve<br />

abgeleitetes wirtschaftstheoretisches Konzept, das den Zusammenhang zwischen<br />

Veränderung von Nom<strong>in</strong>allöhnen und <strong>Arbeitslosigkeit</strong> verfolgt. Sie umschreibt<br />

also e<strong>in</strong>e „natürliche“ Arbeitslosenquote, bei der ke<strong>in</strong>e Inflationsbeschleunigung durch<br />

Arbeitsmarktungleichgewichte, d.h. durch zu hohe Durchsetzungskraft der Lohnforderungen<br />

der ArbeitnehmerInnen, zu erwarten ist.<br />

Die jeweiligen Arbeitslosenquoten der Teilarbeitsmärkte werden mit der theoretisch<br />

m<strong>in</strong>imalen Arbeitslosenrate, die im Gleichgewichtszustand gegeben wäre, verglichen<br />

und deren Varianz berechnet. Auch hier haben sich unterschiedliche Indikatoren her-<br />

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