Zusammenfassung
Untersucht wird, welche individuellen, betrieblichen und regionalen wirtschafstrukturellen Merkmale eine erfolgreiche regionale Mobilität von Vollzeiterwerbstätigen unterstützen. Zu Einkommenseffekten im Rahmen von regionaler Mobilität besteht ebenso Forschungsbedarf wie hinsichtlich des Einflusses regionaler Strukturdaten. Analysiert wird ein integrierter Betriebs- und Personendatensatz (LIAB) des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, der um regionale Strukturindikatoren (INKAR) ergänzt wurde. Die Ergebnisse der binären und multinomialen logistischen Regressionsmodelle zeigen unter anderem, dass überregionale Mobilität sowie auch damit einhergehende Einkommenserfolge besonders von Individualmerkmalen, wie dem Alter und der Qualifikation, bestimmt werden. Regionale Wirtschafts- und Strukturindikatoren erweisen sich als etwas weniger bedeutsam bei Entscheidungen für regionale Mobilität und deren Erfolge. Ländliche Regionen oder Regionen mit höherer Arbeitslosigkeit werden letztlich nicht häufiger verlassen. In wirtschaftsstrukturell entwickelten Regionen findet sich gleichwohl überregionale Mobilität. In ihnen zeigt sich wider Erwarten jedoch keine höhere Wahrscheinlichkeit von Aufstiegen. In Zielregionen mit einem hohen Anteil an hochqualifizierten Beschäftigten zeigt sich für Akademiker unmittelbar und bereinigt um das regionale Preisniveau eine höhere Wahrscheinlichkeit von Einkommensverlusten. Offen bleibt, wie sich Zielbetriebskontexte im weiteren Verlauf des Verbleibs im Zielraum auf die Einkommenschancen der verschiedenen Beschäftigtengruppen auswirken.
Abstract
This article investigates which individual, firm and regional economic characteristics support successful regional mobility of full-time employees. Research is needed regarding income changes in the context of regional mobility as well as the influence of regional structural data. A linked employer-employee dataset (LIAB) from the ‘Institute for Employment Research’ has been analysed, which has been supplemented by regional structural indicators (INKAR). Among other things the results of the binary and multinomial logistic regression models show that supra-regional mobility and thus achievements in earnings especially depend on individual characteristics such as age and qualification. Regional economical and structural indicators proof to be less significant for the decision of regional mobility and its success. Rural regions or regions with higher unemployment will not be abandoned ultimately more often. Nevertheless, in economically developed regions interregional mobility can be found. There however, a higher probability of advancement can contrary to expectation not be seen. In target regions with a high proportion of highly qualified employees, academics have immediately and adjusted for the regional price level even a higher probability of income losses. There is still the question of how target firm contexts affect the income opportunities of the various groups of employees in long-term continuance in the target area.
Notes
Die regionalen Beschäftigungschancen wurden anhand der zu erwartenden Tage, die ein Beschäftigter im jeweiligen Analysejahr in einer Region beschäftigt ist, gemessen (Arntz et al. 2014, S. 1725).
Betrachtet werden lediglich Männer, die zum ersten Erhebungszeitpunkt in Westdeutschland lebten. Ostdeutsche sind nicht Teil der Untersuchungsgruppe, da die Autoren argumentieren, dass Wanderungsbewegungen im Zuge der deutschen Einigung eigenen spezifischeren Mustern folgen.
Berufliche Aufstiegschancen werden anhand von Niveauveränderungen der beruflichen Stellung operationalisiert, die nicht unbedingt auch finanzielle Folgen haben.
Betrachtet werden inflationsbereinigte Bruttotageslöhne.
Der Definition von Auf- und Abstiegen liegen asymmetrische Grenzen zugrunde, da anzunehmen ist, dass Verlustaversion besteht (Novemsky und Kahneman 2005) und Einkommensverluste bereits in kleinerem Ausmaß als Situationsverschlechterung empfunden werden. Schätzmodelle, die symmetrische Grenzen der abhängigen Variable „Einkommensveränderungen“ zugrunde legen, führen zu nahezu unveränderten Prädiktorwerten oder Relative Risk Ratios.
Zu Kreisregionen werden kreisfreie Städte unter 100.000 Einwohnern mit ihrem/n Umlandkreis(en) zusammen betrachtet. Kreise und Kreisregionen stellen die Analyseebene des hier herangezogenen Datenmaterials dar und wurden gewählt, um regionale Preisunterschiede möglichst feingliedrig abbilden zu können. Raumordnungsregionen, welche der Modellierung von Arbeitsortmobilität zugrunde liegen, sind hinsichtlich regionaler Lohndifferenzen zu heterogene Raumeinheiten (Kawka 2009).
Regionale Mobilität wird als Arbeitsortverlagerung über die Grenzen der jeweiligen Raumordnungsregion hinaus operationalisiert. Es wird nicht unterschieden, ob damit Wohnortwechsel einhergehen oder nicht. Arbeitsplatzwechsel in Raumordnungsregionen mit einem höheren regionalen Preisniveau müssen nicht zwangsläufig mit einem Umzug in diese Region und einer dadurch bedingten Reduktion des Realeinkommens verbunden sein. Jedoch fallen in diesem Fall Pendelkosten an, die das Realeinkommen schmälern, selbst wenn der ursprüngliche Wohnort in einer Region mit einem geringeren regionalen Preisniveau als dem des Zielarbeitsortes beibehalten wird. Berichtet und interpretiert werden die preisniveaubereinigten vertikalen Mobilitätsprozesse.
Da die Arbeitslosigkeit im Konjunkturverlauf variiert, wurde das Ausmaß des Zusammenhangs zwischen den regionalen Arbeitslosigkeitsquoten (gemessen auf der Ebene von Raumordnungsregionen) und Jahresdummies geprüft. Gemäß den Korrelationsanalysen besteht lediglich ein moderater Zusammenhang (r = 0,16). Aus diesem Grund wurden beide Größen (regionale Arbeitslosigkeit und Jahresdummies) gemeinsam in die multivariaten Schätzungen aufgenommen. Zugleich wurden die Modellschätzungen auch ohne die Berücksichtigung von Jahresdummies als unabhängige Variablen durchgeführt. Diese Schätzungen führten zu analogen Ergebnissen.
Raumordnungsregionen als Messebene gewährleisten, dass kleinräumige siedlungsstrukturell bedingte Unterschiede des lokalen Bruttoinlandsproduktes nivelliert werden.
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Ganesch, F., Dütsch, M. & Struck, O. Regionale Mobilität am Arbeitsmarkt. Individuelle, betriebliche und wirtschaftsstrukturelle Determinanten von Mobilität und Einkommen. Köln Z Soziol 71, 181–210 (2019). https://doi.org/10.1007/s11577-019-00620-y
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