Die Restrukturierung des Arbeitsmarktes im Übergang zur ...
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- 270 - können die Analysen dennoch nicht mit „vollständigen“ Samples durchgeführt werden. Sowohl aus Sample 1 als auch Sample 2 ist nach ihrer ursprünglichen Generierung eine 50prozentige Zufallsstichprobe gezogen worden, die im Folgenden die Datenbasis für die Schätzung der Übergangsratenmodelle bilden (um bei den nun anschließenden Erklärungen keine Missverständnisse aufkommen zu lassen, werden die Ursprungsstichproben Sample1alt und Sample2alt und die „neuen“ 50prozentigen Analysestichproben nun Sample 1 und Sample 2 genannt). Es gibt mehrere Gründe, die dieses Vorgehen nötig machen, da die beabsichtigten Analysen die Speicher- und Verarbeitungskapazitäten der zur Verfügung stehenden EDV-Infrastruktur gesprengt hätten: • Erstens macht die Einbeziehung zeitveränderlicher Kovariaten die monatsweise Zerlegung der Ursprungsmeldungen erforderlich (vgl. BLOSSFELD/ROHWER 2002: 236ff; STATA 2001: 276ff und 460ff). Beinhal- tete Sample1alt vor diesem Episodensplitting „lediglich“ 737.540 Meldungen, finden sich nach dem Splittingvorgang dann für die 211.956 Stichprobenmit- glieder 6.414.529 Meldungen; allein durch dieses Vorgehen hat sich das Datenvolumen in etwa verneunfacht. Ähnlich sieht es bei Sample2alt aus. Vor dem Splittingvorgang waren für die 236.519 Stichprobenmitglieder 822.840 Meldungen gespeichert, während anschließend 6.951.381 Meldungen vorlie- gen. • Zweitens erhöht sich die Zahl der bei der Schätzung der unterschiedlichen Cox-Modelle eingesetzten erklärenden Variablen deutlich, da zum einen wirtschaftliche Makrodaten als zeitveränderliche Kovariate den Daten zugespielt werden und zum anderen die Ausprägungen der meisten erklärenden Variab- len aus unterschiedlichen Gründen als dichotome Dummy-Variablen umkodiert werden müssen (vgl. dazu Abschnitt 4.4). Im Gesamtmodell werden so maximal 64 unabhängige Variablen in die Schätzung einbezogen. • Drittens setzt die Schätzung von Übergangsratenmodellen zusätzlich zu den erklärenden Variablen eine Reihe von im weitesten Sinne abhängigen Variablen voraus, die Informationen über die Zeitstruktur sowie über die interessierenden Zielzustände beinhalten, so dass sich die Variablenzahl nochmals erhöht. • Viertens verlangt die für das Cox-Modell wichtige Überprüfung der „Proportionalitätsannahme“ die Generierung weiterer „Interaktionsvariablen“, die zur
- 271 - Überprüfung möglicher Korrelationen einzelner erklärender Variablen mit der Prozesszeit dienen (vgl. dazu Abschnitt D im Anhang). 4.4 Erklärende Variablen In Kapitel 1 wurde ein Arbeitsmarktschema vorgeschlagen, das den in Rahmenbedingungen eingebetteten Entscheidungsprozess der Arbeitsmarktteilnehmer darstellt. Im Zentrum steht der Arbeitsmarkt, auf dem die Arbeitsmarktakteure interagieren. Es wurde deutlich, dass der Entscheidungsprozess der Arbeitsmarktakteure in das gesamte Produktionskalkül von Betrieben bzw. privaten Haushalten und darüber hinaus in übergeordnete, zeitveränderliche Rahmenbedingungen eingebettet ist. Die vorliegende Arbeit konzentriert sich mit der Analyse der Dauerhaftigkeit von Beschäftigungsverhältnissen auf einen engen Bereich des Arbeitsmarktgeschehens bzw. auf eine spezifische Entscheidung der Akteure. Einflussfaktoren auf diesen Entscheidungsprozess können anhand des in Kapitel 1 vorgestellten Schemas systematisiert und unter Berücksichtigung der Datenbasis der IABS möglichst adäquat operationalisiert werden. Die Systematisierung erfolgt anhand der Ebenen, in die das Handeln der Arbeitsmarktakteure eingebettet ist: • Der Suprarahmen (Ebene 1) • Der Makrorahmen (Ebene 2) • Der Mesorahmen (Ebene 3) • Der Mikrorahmen (Ebene 4) • Diese vier Ebenen sind wiederum in einen übergeordneten historischen und regionalen Kontext eingebettet. Es ist nochmals daran zu erinnern, dass bei der vorliegenden Untersuchung der räumliche und historische Kontext folgendermaßen festgelegt ist: Untersuchungsgegenstand ist der Arbeitsmarkt für sozialversicherungspflichtig Beschäftigte in Westdeutschland im Zeitraum 1975 bis 1995. Aus diesem Grund können die allgemeinen kulturellen Bedingungen („Suprarahmen“) für den hier in Frage stehenden Untersuchungsgegenstand als konstant angenommen werden (vgl. Abschnitt 2.1). Folglich konzentriert sich die Schätzung von Übergangsratenmodellen auf die Einbeziehung geeigneter Variablen, die den Einfluss von Veränderungen auf der Makro-, Meso- sowie der Mikroebene auf die Dauerhaftigkeit von
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- Seite 222 und 223: - 222 - ger als was bzw. geringer i
- Seite 224 und 225: - 224 - Abbildung 36: Eintritts-, A
- Seite 226 und 227: - 226 - Abbildung 38: Überlebensra
- Seite 228 und 229: - 228 - Die Ergebnisse zeigen somit
- Seite 230 und 231: - 230 - verdoppelt; ihr Anteil an a
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- Seite 236 und 237: - 236 - Im Anhang in Abbildung 58 d
- Seite 238 und 239: - 238 - Insofern sind die vorliegen
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- Seite 242 und 243: - 242 - ben die rechtlichen Vorgabe
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werden. Sowohl aus Sample 1 als auch Sample 2 ist nach ihrer ursprünglichen<br />
Generierung eine 50prozentige Zufallsstichprobe gezogen worden, die <strong>im</strong> Folgenden<br />
die Datenbasis für die Schätzung der <strong>Übergang</strong>sratenmodelle bilden (um bei<br />
den nun anschließenden Erklärungen keine Missverständnisse aufkommen zu<br />
lassen, werden die Ursprungsstichproben Sample1alt und Sample2alt und die „neuen“<br />
50prozentigen Analysestichproben nun Sample 1 und Sample 2 genannt). Es<br />
gibt mehrere Gründe, die dieses Vorgehen nötig machen, da die beabsichtigten<br />
Analysen die Speicher- und Verarbeitungskapazitäten der <strong>zur</strong> Verfügung stehenden<br />
EDV-Infrastruktur gesprengt hätten:<br />
• Erstens macht die Einbeziehung zeitveränderlicher Kovariaten die monatsweise<br />
Zerlegung der Ursprungsmeldungen erforderlich (vgl.<br />
BLOSSFELD/ROHWER 2002: 236ff; STATA 2001: 276ff und 460ff). Beinhal-<br />
tete Sample1alt vor diesem Episodensplitting „lediglich“ 737.540 Meldungen,<br />
finden sich nach dem Splittingvorgang dann für die 211.956 Stichprobenmit-<br />
glieder 6.414.529 Meldungen; allein durch dieses Vorgehen hat sich das Datenvolumen<br />
in etwa verneunfacht. Ähnlich sieht es bei Sample2alt aus. Vor<br />
dem Splittingvorgang waren für die 236.519 Stichprobenmitglieder 822.840<br />
Meldungen gespeichert, während anschließend 6.951.381 Meldungen vorlie-<br />
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• Zweitens erhöht sich die Zahl der bei der Schätzung der unterschiedlichen<br />
Cox-Modelle eingesetzten erklärenden Variablen deutlich, da zum einen wirtschaftliche<br />
Makrodaten als zeitveränderliche Kovariate den Daten zugespielt<br />
werden und zum anderen die Ausprägungen der meisten erklärenden Variab-<br />
len aus unterschiedlichen Gründen als dichotome Dummy-Variablen umkodiert<br />
werden müssen (vgl. dazu Abschnitt 4.4). Im Gesamtmodell werden so<br />
max<strong>im</strong>al 64 unabhängige Variablen in die Schätzung einbezogen.<br />
• Drittens setzt die Schätzung von <strong>Übergang</strong>sratenmodellen zusätzlich zu den<br />
erklärenden Variablen eine Reihe von <strong>im</strong> weitesten Sinne abhängigen Variablen<br />
voraus, die Informationen über die Zeitstruktur sowie über die interessierenden<br />
Zielzustände beinhalten, so dass sich die Variablenzahl nochmals<br />
erhöht.<br />
• Viertens verlangt die für das Cox-Modell wichtige Überprüfung der „Proportionalitätsannahme“<br />
die Generierung weiterer „Interaktionsvariablen“, die <strong>zur</strong>
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