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Einkommensrenditen beruflicher Weiterbildung:
Kausal- oder Selektionseffekt?
Empirische Analysen mit dem Mikrozensus-Panel 1996–1998
6. NutzerkonferenzForschung mit dem Mikrozensus:
Analysen zur Sozialstruktur und zum sozialen Wandel
Mannheim, 15. – 16. Oktober 2009
Felix Wolter und Jürgen Schiener
Institut für SoziologieJohannes Gutenberg-Universität Mainz
Überblick Forschungsstand Daten & Methoden Ergebnisse Diskussion
Gliederung
1. Überblick
– Problemstellung
– Selektionsproblem
2. Forschungsstand
3. Daten und Methoden
– Datenbasis Mikrozensus-Panel
– Fixed- und Random-Effects-Modelle
4. Ergebnisse
– Einkommenseffekte beruflicher Weiterbildung
5. Diskussion
Überblick Forschungsstand Daten & Methoden Ergebnisse Diskussion
Problemstellung
• These: „Lebenslanges Lernen“ gewinnt zunehmend an Bedeutung
– erforderliche Qualifikationen können immer weniger durch Erstausbildung bereitgestellt werden
– kontinuierliche Weiterbildung erforderlich
• Soziologische Ungleichheitsforschung:
– betont und bestätigt ausgeprägte Ungleichheiten beim Zugang zu Weiterbildung (z.B. Hubert/Wolf 2007, Schömann/Leschke 2004)
– These: Weiterbildung verstärkt soziale Ungleichheiten (Becker/Hecken 2005)
• Problem:
– Weiterbildung verstärkt Ungleichheiten nur, wenn Weiterbildung Effekte auf wichtige Statusdimensionen hat
– Einkommenseffekte beruflicher Weiterbildung?
• Ziel: Ermittlung des kausalen Weiterbildungseffektes auf das Einkommen
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Problemstellung: Selektionseffekt
Selektion in Treatment-Gruppe (Weiterbildungsteilnehmer) erfolgt nicht randomisiert.
Unbeobachtete Merkmale beeinflussen sowohl Weiterbildung, als auch Einkommen
Weiterbildungsteilnehmer hätten u.U. auch ohne Weiterbildung ein höheres Einkommen
Überschätzung der Weiterbildungserträge in konventionellen Modellen
Einkommen
Qualifikation
Alter etc.
Weiterbildung Motivation
Begabung etc.
= unbeobachtet
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Problemstellung
• Lösungen des Selektionsproblems:
– Experiment mit Randomisierung: bzgl. Weiterbildung nicht möglich
– Kontrolle der unbeobachteten Heterogenität auf statistischem Weg
• Paneldaten
• Fixed- und Random-Effects-Modelle
• Vorgehensweise:
– empirische Analysen mit Daten des Mikrozensus-Panels (vgl. zu SOEP?)
– Untersuchung der Bedeutung des Selektionseffekts: Methodenvergleich
– Weiterbildungserträge in verschiedenen Gruppierungen
• Landesteil
• Alter
• allgemeine und berufliche Erstausbildung
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Forschungsstand
1. Überblick
– Problemstellung
– Selektionsproblem
2. Forschungsstand
3. Daten und Methoden
– Datenbasis Mikrozensus-Panel
– Fixed- und Random-Effects-Modelle
4. Ergebnisse
– Einkommenseffekte beruflicher Weiterbildung
5. Diskussion
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Forschungsstand: Konzeptionelles
• Definition Weiterbildung:– „Fortsetzung oder Wiederaufnahme organisierten Lernens nach Abschluss
einer unterschiedlich ausgedehnten ersten Ausbildungsphase“ (DeutscherBildungsrat 1970).
• Berufliche Weiterbildung
• Allgemeine Weiterbildung
• Informelles Lernen
• Dimensionen/Messung von Weiterbildung– reine Teilnahme (ja/nein)
– Dauer / Volumen der Maßnahmen
– Ort: on the job, off the job
– Finanzierung: individuell, betrieblich, AFG/SGBIII
– u.v.m.
• Operationalisierung, Messung und quantitative empirische Analyse des Weiterbildungsgeschehens schwierig
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Forschungsstand
• Einkommenseffekte beruflicher Weiterbildung: Befundlage uneinheitlich
• Ergebnisse differieren nach Zeitraum, Untersuchungspopulation und v.a. nach der Methode der Selektionskorrektur (vgl. Fitzenberger/Prey 1998)
• tendenziell geringe oder keine Einkommenseffekte
Quelle Datenbasis Selektionskontrolle Effekt
Büchel/Pannenberg 2004 SOEP Fixed Effects/Fixed Growth +
Pischke 2001 SOEP Fixed Effects/Fixed Growth n.s.
Lechner 1999 SOEP Matching +
Pannenberg 1998 SOEP Fixed Effects +
Jürges/Schneider 2006 SOEP Fixed Growth/Matching n.s.
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Forschungsstand
1. Überblick
– Problemstellung
– Selektionsproblem
2. Forschungsstand
3. Daten und Methoden
– Datenbasis Mikrozensus-Panel
– Fixed- und Random-Effects-Modelle
4. Ergebnisse
– Einkommenseffekte beruflicher Weiterbildung
5. Diskussion
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Daten
• Mikrozensus-Panel 1996–1999:
– aufbauend auf Rotationsprinzip der MZ-Stichprobe (Flächenstichprobe!)
– zentrales Problem: Mobilitätsbias
• Mobilitätsgewichte im Datensatz vorhanden
• Daten werden allerdings ungewichtet analysiert
– Softwaretechnische Probleme
– Zweifel an Sinn von Gewichtungsvariablen in multivariaten Modellen
– Fixed-Effects-Prozedur kontrolliert möglichen Bias nach Einkommenshöhe und Weiterbildungsteilnahme
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Daten
• Untersuchungspopulation:
– abhängig Beschäftigte
– zwischen 20 und 64 Jahren
– keine Schüler/Studenten
– Lebensunterhalt primär aus Erwerbstätigkeit
– balanciertes Panel 1996–1998
• Themenkomplex Weiterbildung läuft in der „Ergänzungsstichprobe“ des Mikrozensus
– Auswahlsatz = 45%
– über die Hälfte der Fälle kann nicht genutzt werden
– Ergänzungsstichprobe ist nicht für 1999 enthalten (Anonymisierung)
• resultierende Fallzahl: 6340 Personen = 19020 Beobachtungen
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Daten
Bildung der Untersuchungspopulation
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
140000
160000
180000
200000
Fa
llza
hl
keine Unterstichprobe
Alter < 20 und > 64
Schüler/Studenten
Bevölkerung am Nebenwohnsitz
Ausfälle in 1996, 1997 oder 1998
Nichterwerbstätige, Selbständige,kein Erwerbseinkommen
fehlende Werte (item non-response)
Untersuchungspopulation
Quelle: Mikrozensus-Panel 1996–1998 (ungewichtet), eigene Auswertungen.
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Variablen
• Einkommen:
– Gesamtnettoeinkommen im Berichtsmonat, logarithmiert
– inflationsbereinigt, in Euro
• Weiterbildung
– Teilnahme an beruflicher Weiterbildung in der aktuellen oder mindestens einer der vorangegangenen Befragungsperioden (ja/nein)
– Dauer/Volumen der Maßnahmen in Monaten
• Kontrollvariablen
– Periodendummies
– Alter, Bildung, Geschlecht, Angaben zur Erwerbstätigkeit
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Fixed- und Random-Effects-Modelle
• Ziel: Kontrolle unbeobachteter zeitkonstanter Merkmale
• Ausgangsspezifikation („Error Components-Model“):
(1)
– µi = individuenspezifisches, zeitkonstantes Residuum– εit = „gewöhnliches“, idiosynkratisches Residuum– µi enthält unbeobachtete zeitkonstante Heterogenität bzgl. yit
• zwei Möglichkeiten:1. Schätzung von µi im Random-Effects-Modell
Annahme: Unterschiede µi sind zufällig (Cov(Xit, µi) = 0)
2. Eliminierung von µi im Fixed-Effects-ModellAnnahme: Unterschiede µi sind nicht zufällig, Cov(Xit, µi) ≠ 0
itiiitit ZXy 21
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Fixed- und Random-Effects-Modelle
• Random-Effects-Modell:
– µi wird als Zufallsvariable behandelt und geschätzt
– verzerrte Schätzer, wenn Annahme Cov(Xit, µi) = 0 verletzt
• Fixed-Effects-Modell:
– µi wird aus der Gleichung eliminiert
– Bildung der Mittelwerte der Variablen für jede Person i über T:
(2)
– Gleichung (2) von Gleichung (1) subtrahieren:
(3)
itiiitit ZXy 21
iitiitiit XXyy 1
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Fixed- und Random-Effects-Modelle
• Fixed-Effects-Spezifikation:
– immer konsistent, allerdings ineffizienter als Random-Effects-Modell
– nur Fälle mit intraindividueller Streuung in X und y gehen in die Schätzung ein
– Effekte zeitkonstanter Merkmale können nicht geschätzt werden
• Welches Modell bzgl. Weiterbildung wählen?
– inhaltliche Argumente:
• Selektionseffekt aufgrund unbeobachteter Heterogenität ist höchstwahrscheinlich individuenspezifisch und korreliert mit Weiterbildung
• Fixed-Effects die adäquate Spezifikation
– methodisch-statistische Argumente:
• Emprische Gegenüberstellung: Unterscheiden sich die geschätzten Effekte?
• Hausman-Test: Unterscheiden sich die Effekte signifikant?
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Forschungsstand
1. Überblick
– Problemstellung
– Selektionsproblem
2. Forschungsstand
3. Daten und Methoden
– Datenbasis Mikrozensus-Panel
– Fixed- und Random-Effects-Modelle
4. Ergebnisse
– Einkommenseffekte beruflicher Weiterbildung
5. Diskussion
Überblick Forschungsstand Daten & Methoden Ergebnisse Diskussion
Einkommenseffekte beruflicher Weiterbildung
OLS (total) Random Effects Fixed Effects
Modell 1 Modell 2 Modell 1 Modell 2 Modell 1
Weiterbildung 0,203*** 0,080*** 0,090*** 0,065*** 0,030**
Betriebswechsel 0,032* 0,024* 0,018 0,001
Berufswechsel -0,033 -0,020 -0,020 -0,010
Arbeitszeit 0,020*** 0,013*** 0,012*** 0,005***
Betriebszugehörigkeit 0,011*** 0,012*** 0,008*** 0,004**
Betriebszugehörigkeit2 -0,000*** -0,000*** -0,000*** -0,000*
1997 -0,022*** -0,007+ -0,020*** 0,001
1998 -0,025*** -0,002 -0,021*** 0,012**
Zeitkonstante Kontrollvariablen
ja ja
Konstante 7,116*** 5,539*** 6,531*** 5,788*** 6,920***
F (χ2 für Random Eff.) 365,15*** 657,84*** 1,9×106*** 4×106*** 14,29***
Fallzahl 19020 19020 6340 6340 6340
Unstandardisierte Regressionskoeffizienten. Abhängige Variable: logarithmiertes inflationsbereinigtes Nettoeinkommen. Signifikanzniveaus: +: p < 0,1; *: p < 0,05; **: p < 0,01; ***: p < 0,001 (robuste Standardfehler).Quelle: Mikrozensus-Panel 1996–1998 (ungewichtet), eigene Auswertungen.
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Einkommenseffekte beruflicher Weiterbildung
• Geschätzter Einkommenseffekt im Fixed-Effects-Modell: 3 %
• Alle anderen Modelle liegen darüber
• Fixed-Effects-Spezifikation einzige Wahl
• Entscheidung zwischen FE und RE kann überprüft werden
– Hausman-Test
– Unterschiede sind signifikant
RE-Schätzung ist inkonsistent
• Alle folgenden Analysen sind Fixed-Effects-Modelle
Überblick Forschungsstand Daten & Methoden Ergebnisse Diskussion
Einkommenseffekte nach Landesteil / Alter
West Ost
Gesamt 20–44 Jahre 45–64 Jahre Gesamt 20–44 Jahre 45–64 Jahre
Weiterbildung 0,024* 0,039** -0,015 0,058* 0,063 0,053
Betriebswechsel 0,005 0,006 0,012 -0,009 -0,004 -0,017
Berufswechsel -0,007 -0,008 -0,022 -0,022 -0,013 -0,027
Arbeitszeit 0,005*** 0,004*** 0,006*** 0,004** 0,003+ 0,004*
Betriebszugehörigkeit 0,004* 0,001 0,008** 0,005 0,010 0,006
Betriebszugehörigkeit2 -0,000+ -0,000 -0,000* -0,000 -0,000 -0,000
1997 0,002 0,010+ -0,006 -0,007 -0,003 -0,009
1998 0,011* 0,021** 0,002 0,010 0,014 0,005
Konstante 6,958*** 6,955*** 6,965*** 6,748*** 6,727*** 6,745***
F 11,61*** 7,15*** 5,95*** 3,09** 1,95* 1,67
N (Beobachtungen) 15495 9305 6190 3525 2159 1366
N (Personen) 5165 3265 2223 1175 759 499
Fixed-Effects-Modelle. Unstandardisierte Regressionskoeffizienten. Abhängige Variable: logarithmiertes inflationsbereinigtes Nettoeinkommen. Signifikanzniveaus: +: p < 0,1; *: p < 0,05; **: p < 0,01; ***: p < 0,001 (robuste Standardfehler).Quelle: Mikrozensus-Panel 1996–1998 (ungewichtet), eigene Auswertungen.
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Einkommenseffekte nach Qualifikation
CASMIN 1a–1c CASMIN 2a–2cvoc CASMIN 3a, 3b
Modell 1 Modell 2 Modell 1 Modell 2 Modell 1 Modell 2
Weiterbildung 0,050* 0,046* 0,031+ 0,035+ 0,028 0,009
Weiterbildungsvolumen 0,004 -0,002 0,011*
Betriebswechsel -0,001 -0,002 -0,018 -0,018 0,031 0,030
Berufswechsel 0,009 0,009 -0,010 -0,010 -0,034 -0,032
Arbeitszeit 0,006*** 0,006*** 0,005*** 0,005*** 0,004*** 0,004***
Betriebszugehörigkeit 0,003 0,003 0,003 0,003 0,011* 0,010*
Betriebszugehörigkeit2 -0,000 -0,000 -0,000 -0,000 -0,000* -0,000*
1997 0,001 0,001 0,005 0,005 -0,007 -0,008
1998 0,011+ 0,011+ 0,013* 0,013* 0,010 0,007
Konstante 6,805*** 6,804*** 6,835*** 6,835*** 7,311*** 7,307***
F 5,81*** 5,17*** 5,72*** 5,09*** 3,94*** 4,08***
N (Beobachtungen) 7831 7831 7959 7959 3230 3230
N (Personen) 2807 2807 2884 2884 1164 1164
Fixed-Effects-Modelle. Unstandardisierte Regressionskoeffizienten. Abhängige Variable: logarithmiertes inflationsbereinigtes Nettoeinkommen. Signifikanzniveaus: +: p < 0,1; *: p < 0,05; **: p < 0,01; ***: p < 0,001 (robuste Standardfehler).Quelle: Mikrozensus-Panel 1996–1998 (ungewichtet), eigene Auswertungen.
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Diskussion
• Wie vermutet: Hohe Bedeutung des Selektionseffektes durch unbeobachtete Heterogenität
• Insgesamt geringe oder keine Einkommenseffekte beruflicher Weiterbildung
• Ergebnisse tendenziell im Einklang mit SOEP
• Effekte variieren nach betrachteter Gruppe/Population
• Im Vergleich zu Ungleichheiten durch Erstausbildung insgesamt eher geringe Statuseffekte von Weiterbildung
• Statusallokation erfolgt primär (noch?) durch Erstausbildung
• Bildungsinduzierte Ungleichheiten:
– werden tendenziell durch den stark selektiven Zugang zu Weiterbildung reproduziert…
– aber nicht maßgeblich verstärkt, da geringe Effekte der Weiterbildung
Überblick Forschungsstand Daten & Methoden Ergebnisse Diskussion
Offene Fragen
• Endogenitätsprobleme: Selektionseffekte nach zeitveränderlichen Variablen (z.B. Einkommensdynamik) werden nicht kontrolliert
– Fixed-Growth-Modelle
– Random Growth-Modelle
– Instrumentalvariablen
– Matchingverfahren
– Time-Lag-Variablen (Heckman/Hotz 1987)
• Behandlung des Mobilitätsbias
• Erweiterung / Replikation mit Mikrozensus-Panel 2001–2004
– Mit SUF (leider) nicht möglich, da Unterstichprobe nur für zwei Wellen
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Vielen Dank!
felix.wolter@uni-mainz.de
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Literatur
• Becker, Rolf/Hecken, Anna 2005: Berufliche Weiterbildung – arbeitsmarktsoziologische Perspektiven und empirischeBefunde, in: Abraham, Martin/Hinz, Thomas (Hrsg.): Arbeitsmarktsoziologie. Probleme, Theorien, empirische Befunde,Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften: S. 133–168.
• Brüderl, Josef 2005: Panel Data Analysis (Working Paper), Mannheim: University of Mannheim.
• Büchel, Felix/Pannenberg, Markus 2004: Berufliche Weiterbildung in West- und Ostdeutschland. Teilnehmer, Struktur undindividueller Ertrag, in: Zeitschrift für Arbeitsmarktforschung 37 (2): S. 73–126.
• Deutscher Bildungsrat (Hrsg.) 1970: Empfehlungen der Bildungskommission. Strukturplan für das Bildungswesen, 2. Auflage,Stuttgart: Klett.
• Fitzenberger, Bernd/Prey, Hedwig 1998: Beschäftigungs- und Verdienstwirkungen von Weiterbildungsmaßnahmen imostdeutschen Transformationsprozeß: Eine Methodenkritik, in: Pfeiffer, Friedhelm/Pohlmeier, Winfried (Hrsg.): Qualifikation,Weiterbildung und Arbeitsmarkterfolg (ZEW Wirtschaftsanalysen Bd. 31), Baden-Baden: Nomos: S. 39–95.
• Hubert, Tobias/Wolf, Christof 2007: Determinanten der beruflichen Weiterbildung Erwerbstätiger. Empirische Analysen aufBasis des Mikrozensus 2003, in: Zeitschrift für Soziologie 36 (6): S. 473–493.
• Jürges, Hendrik/Schneider, Kerstin 2006: Dynamische Lohneffekte beruflicher Weiterbildung. Eine Längsschnittanalyse mitden Daten des SOEP, in: Weiß, Manfred (Hrsg.): Evidenzbasierte Bildungspolitik: Beiträge der Bildungsökonomie, Berlin:Duncker & Humblot: S. 131–149.
• Lechner, Michael 1999: The Effects of Enterprise-Related Training in East Germany on Individual Employment and Earnings,in: Annales d'Économie et de Statistique 55/56: S. 97–128.
• Pannenberg, Markus 1998: Weiterbildung, Betriebszugehörigkeit und Löhne: Ökonomische Effekte des "timings" vonInvestitionen in die berufliche Weiterbildung, in: Pfeiffer, Friedhelm/Pohlmeier, Winfried (Hrsg.): Qualifikation, Weiterbildungund Arbeitsmarkterfolg (ZEW Wirtschaftsanalysen Bd. 31), Baden-Baden: Nomos: S. 257–278.
• Pischke, Jörn-Steffen 2001: Continuous Training in Germany, in: Journal of Population Economics 14 (3): S. 523–548.
• Schömann, Klaus/Leschke, Janine 2004: Lebenslanges Lernen und soziale Inklusion - der Markt alleine wird's nicht richten, in:Becker, Rolf/Lauterbach, Wolfgang (Hrsg.): Bildung als Privileg? Erklärungen und Befunde zu den Ursachen derBildungsungleichheit, Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften: S. 353–391.
Überblick Forschungsstand Daten & Methoden Ergebnisse Diskussion
Anhang
• Berichtswochen / -monatskonzept:
€ € €
April 1996
April 1997
April 1998
Weibi? Weibi?Weibi?
26
„nein“ „ja“ „nein“
0 1 1
0 Monate 0,5 Monate 2 Monate
0 0,5 2,5
Erhoben:
Kodiert:
Erhoben:
Kodiert:
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Anhang
• Geschlechtsspezifische Einkommenseffekte:
– keine Hinweise auf geringere Weiterbildungsrenditen für Frauen
– Aber: abhängig Beschäftigte mit Lebensunterhalt aus Erwerbseinkommen = hochselektive Gruppe
– detailliertere Untersuchung in künftigen Arbeiten angebracht