Mismatch-Arbeitslosigkeit in Oberösterreich - L&R Sozialforschung
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verschiedenen geographisch, qualifikatorisch oder anhand sonstiger Charakteristika<br />
def<strong>in</strong>ierten Teilarbeitsmärkten besteht. Jüngere Beiträge schätzen Match<strong>in</strong>g-<br />
Funktionen auf verschiedenen Ebenen und entlang verschiedener Dimensionen der<br />
Disaggregation.<br />
Variationen dieser <strong>Mismatch</strong>-Funktion f<strong>in</strong>den sich z.B. bei Ochsen (2003) oder Entorf<br />
(1996, 2001) zur Schätzung des <strong>Mismatch</strong> über den Zeitverlauf für Deutschland oder<br />
bei Sheikh (1999) für Österreich.<br />
Der Vorteil dieser <strong>Mismatch</strong>-Funktionen liegt zweifellos dar<strong>in</strong>, dass <strong>in</strong> die Modellierungen<br />
z.B. als Kontrollvariablen unterschiedliche E<strong>in</strong>flussfaktoren e<strong>in</strong>fließen können und<br />
damit e<strong>in</strong> relativ gutes Abbild des <strong>Mismatch</strong> bilden. Doch diesem Vorteil stehen zahlreiche<br />
Nachteile gegenüber. So bleibt letztlich offen, wie Inputfaktoren zu neuen Stellenbesetzungen<br />
führen – Match<strong>in</strong>g-Funktionen bleiben e<strong>in</strong>e Blackbox h<strong>in</strong>sichtlich der<br />
Ursachen der Friktionen am Arbeitsmarkt. H<strong>in</strong>sichtlich Datenerfordernisse s<strong>in</strong>d auch<br />
hier Arbeitslosenquoten und offene Stellen die Kerngrößen und variieren je nach Spezifikation.<br />
Problematisch erweisen sich Match<strong>in</strong>g-Funktionen aber vor allem h<strong>in</strong>sichtlich<br />
ihrer Nachvollziehbarkeit und damit der zukünftigen Fortschreibungsmöglichkeit sowie<br />
regionaler Vergleichbarkeit.<br />
3.2 Auswahl der verwendeten <strong>Mismatch</strong>-Indikatoren<br />
für die empirische Analyse<br />
Die Auswahl der verwendeten <strong>Mismatch</strong>-Indikatoren für die empirischen Berechnungen<br />
für Oberösterreich erfolgte <strong>in</strong> Absprache mit den Auftraggebern. Folgende Bewertungskriterien<br />
wurden für die Auswahl verwendet:<br />
1. Vergleichbarkeit mit anderen Regionen: Für die Beurteilung des Ausmaßes der<br />
Indikatoren ist e<strong>in</strong> Vergleich mit anderen Regionen <strong>in</strong>teressant. Wieweit e<strong>in</strong>e<br />
Vergleichbarkeit besteht, ist von <strong>in</strong>stitutionellen und datentechnischen Aspekten<br />
abhängig.<br />
2. Anschaulichkeit oder Nachvollziehbarkeit der Indikatoren: Wieweit können Veränderungen<br />
der Indikatorenwerte auf e<strong>in</strong>zelne Aspekte zurückgeführt werden<br />
und ist ihre Entwicklung erklärbar?<br />
3. Fortführbarkeit für Zukunft: Um Entwicklungen über e<strong>in</strong>e längere Zeit beobachten<br />
zu können und damit e<strong>in</strong>en nachhaltigen Nutzen aus den Indikatoren zu<br />
ziehen, ist es wichtig, dass die Indikatoren weiterberechnet werden können –<br />
sowohl was Nachvollziehbarkeit als auch Datenverfügbarkeit betrifft.<br />
4. Datenverfügbarkeit und Datenqualität: Dies erwies sich nach Sichtung möglicher<br />
Daten als zentrales Auswahlkriterium.<br />
Als Datenquellen für die <strong>Mismatch</strong>-Indikatoren stehen <strong>in</strong> erster L<strong>in</strong>ie Registerdaten von<br />
AMS und vom Hauptverband der Sozialversicherungsträger zur Verfügung, sowie der<br />
Mikrozensus (MZ) der Statistik Austria. Das Onl<strong>in</strong>e-Datenbankabfragesystem BALI<br />
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