Nicole G ü rtzgen ZEW, Mannheim

Job and Worker Reallocation in German Establishments: The Role of Employers‘

Wage Policies and Labour Market Institutions

Nicole Gürtzgen

ZEW, Mannheim

Zentrale Fragestellung:

Zusammenhang zwischen firmenspezifischer Arbeitsplatzdynamik (Job Flows), Arbeitskräftereallokation (Worker Flows) und firmenspezifischer Lohnflexibilität

Begriffsklärung (Gross Job and Worker Flows/Job and Worker Reallocation):

Schaffung undZerstörung vonArbeitsplätzen

Alle Zugänge und Abgänge von AN

Zu- und Abgänge, die das für Job Flowserforderliche Ausmaß übersteigen

Worker Flows

Arbeitsplatzdynamik (Job Flows)

Worker Flows

Arbeitskräftereallokation (Worker Flows)

Worker Flows

Überschussreallokation (Excess Worker Flows)

Beziehung zwischen Job und Worker Flows in expandierendem Betrieb:

Worker Flows (Zu- und Abgänge) können unmittelbar aus Job Flows resultieren (Hier: Schaffung von 4 Arbeitsplätzen erfordert 4 Einstellungen)

Excess worker flows („Churning flows“): (hier: 9 + 5 – 4 = 10 ) Wichtiger Grund: Potenzielle „Mismatches“ zwischen Individuen und Unternehmen

Source: Davis et al. 2006

Beziehung zwischen Job und Worker Flows in schrumpfendem Betrieb:

Source: Davis et al. 2006

Worker Flows

U.S: Dunne et al. 1989, Davis and Haltiwanger 1990, 1992

Andere Länder: Boeri and Cramer 1992, Konings 1995 etc.

Firmendaten

Deskriptive Charakterisierung der Job Flows

Empirische Literatur zum Thema Job und Worker Flows:

z.B. Hamermesh et al. 1996, Albaek and Soerensen 1998, Abowd et al. 1999, Burgess et al. 2000

Firmendaten (einige wenige Linked Employer-Employee Daten)

1) Deskriptive Charakterisierung der Worker Flows

2) Quantifizierung der Beziehung zu Job Flows

Worker Flows Worker Flows Job Flows

Zentrale Ergebnisse der bisherigen emp. Literatur:

Hauptsächlich deskriptive Charakterisierung der Job und Worker Flows

Quantifizierung der Beziehung zwischen Job und Worker Flows

Beträchtliche Heterogenität der Flows sogar innerhalb eng definierter Branchen- und Größenklassen

Unternehmensspezifische Effekte spielen große Rolle: Unterschiedliche Unternehmen sind unterschiedlichen Schocks

ausgesetzt oder antworten in unterschiedlicher Weise auf Schocks

Rolle der Lohnflexibilität?

Bertola und Rogerson (1997)

Lohnflexibilität sollte negativen Einfluss haben

Intuition: Mit flexiblen Löhnen sollten Schocks eher durch Preis- als durch

Mengenanpassungen absorbiert

werden

z.B. sollten flexible Löhne bei negativen Nachfrageschocks Ausmaß des Arbeitsplatzabbaus dämpfen

Rolle der Lohnflexibilität (Hypothesen):

Reevaluierung eines „Job Matches“:

Such- und Matchingtheorie:

„Überschuss“-Abgänge schlechter „Matches“ sollten mit flexibleren Löhnen zunehmen (Auflösung von schlechten Matches durch Senkung von Löhnen eher möglich) (+)

Überschuss-Abgänge sollten für Matches guter Qualität abnehmen (Verhinderung von freiwilligen Trennungen durch Lohnerhöhungen) (-)

Excess Worker Flows (-) (+) ?

Job Flows (-)

Empirische Studien zur Rolle firmenspezifischer Lohnflexibilität:

Indirekte Evidenz aus Querschnitts-Ländervergleichen, die den Einfluss von Arbeitsmarktinstitutionen auf Job und Worker Flows untersuchen

Problem: Arbeitsmarktinstitutionen können sowohl Lohnflexibilität als auch Grad des Kündigungsschutzes/Kosten der Beschäftigungsanpassung beeinflussen

Verwandte Untersuchung: Haltiwanger und Vodopivec (2003) untersuchen Zusammenhang zwischen Job und Worker Flows und firmenspezifischerresidualer Lohndispersion als Maß für Lohnflexibilität

Hier ähnlicher Ansatz, zusätzliche Kontrolle für firmenspezifische Variation in Arbeitsmarktinstitutionen (Betriebsräte, Tarifverträge), die gleichzeitig einen Einfluss auf Beschäftigungsanpassung und Lohnflexibilität haben

Motivation: ohne Information über Arbeitsmarktinstitutionen schwer abzuschätzen, ob geringere Lohnflexibilität höhere Anpassungskosten oder schlechtere Möglichkeit, Löhne anzupassen, reflektiert

Daten

Zahlreiche Informationen zu: Branchenzugehörigkeit Investitionen Wertschöpfung Industriellen Beziehungen

„Begrenzte“, aber rel. verlässliche

Individualinformationen: Bruttotageslöhne Alter, Geschlecht Betriebszugehörigkeit Qualifikation etc.

Linked Employer-Employee Datensatz (LIAB)

Betriebspanel (Stichprobe) basiert auf

jährlichen Interviews

Beschäftigtenstatistik (administrativ, Vollerhebung) basiert auf Meldungen der Arbeitgeber an Sozialversicherungsträger

Konstruktion des Datensatzes

Betriebspanel

Zeitraum 1995-2004

Verarbeitendes Gewerbe, Westdeutschland

Stichprobe von Betrieben mit mindestens 2 aufeinander folgenden Beobachtungen (erforderlich, um präzise Job und Worker Flowszu berechnen)

Individualdaten

Betriebsdaten werden mit Meldungen aus der Beschäftigtenstatistik verknüpft für all diejenigen Beschäftigten die am Stichtag 30. 6. in den ausgewählten Betrieben beschäftigt sind

Ausschluss von Heimarbeitern, geringfügiger Beschäftigung (in Beschäftigtenstatistik erst seit 1999 enthalten)


Einschränkungen bei der Berechnung der Job und Worker Flows

Einschränkung auf jährliche Flows (keine unterjährigen Bewegungen)

Analyse beschränkt auf „überlebende“ Betriebe mit wenigstens 2 Zeitreihenbeobachtungen

Keine Unterscheidung zwischen Entlassungen seitens der AG oder freiwilligen Abgängen möglich


Zwei Stichproben für empirische Analyse

Sample A: Für deskriptive Statistiken

1639 Betriebe, 898111 Individuen, 3017246 Individuenbeobachtungen, 5867 Betriebsjahre

Sample B: Für multivariate Analysen und auf das Lohnflexibilitätsmaß bezogenen Analysen

Betriebe mit mindestens 10 Beschäftigen mit relevanter Lohninformation, die zur Konstruktion des Lohnflexibilitätsmaßes benötigt wird sowie mit 3 aufeinander folgenden Zeitreihenbeobachtungen

927 Betriebe mit 3025 Betriebsbeobachtungen

Formale Definitionen Job Flows:

Establishment-level Aggregated sector-level (e.g. industry, size class etc.)

Job Creation Rate:

Job Destruction Rate:

Job Growth Rate:

Job Reallocation Rate:

]/)(

,max[2

01

1

jtjt

jtjtjt XX

XXJCR

]/)(

,max[2

01

1

jtjt

jtjtjt XX

XXJDR

21

1

/)(

jtjt

jtjtjt XX

XXJGR

21

1

/)(

jtjt

jtjtjt XX

XXJRR

0 1

1

2JCRsj stst

jtjtst XX

XXJCR

, /)(

)(

0 1

1

2JDRsj stst

jtjtst XX

XXJDR

, /)(

)(

sj stst

jtjt

st XX

XXJRR

21

1

/)(

sj stst

jtjtst XX

XXJGR

21

1

/)(

)(

Xjt = Employment level in establishment j at time t

Formale Definitionen Worker Flows:

Establishment-level Aggregated Sector-level(e.g. industry, size class etc.)

Accession Rate:

Separation Rate:

Worker Flow Rate:

Excess Worker Flow

Rate:

21 /)(

jtjt

jtjt XX

ACCACCR

21 /)(

jtjt

jtjt XX

SEPSEPR

21 /)(

jtjt

jtjtjt XX

SEPRACCWFR

sj stst

jtst XX

ACCACCR

21 /)(

sj stst

jtst XX

SEPSEPR

21 /)(

sj stst

jtst XX

EXWFEXWFR

21 /)(

sj stst

jtjtst XX

SEPACCWFR

21 /)(

21

1

/)(

jtjt

jtjtjt

jt XX

XXWFEXWFR

ACC = Accessions, SEP = Separations, WF = Worker Flows = ACC + SEP

Messung der (jährlichen) Job and Worker Flows

Xjt: Anzahl der Arbeitsplätze zum Zeitpunkt t in Betrieb j ist als die Anzahl der Meldungen zum 30.6. definiert → Job Flows

Abgangt-1: Arbeitsverhältnis, das in Jahr t-1, aber nicht in Jahr tbeobachtet wird

Zugangt: Arbeitsverhältnis, das in Jahr t, aber nicht in t -1 beobachtet wird

Variable Definition

Industrielle Beziehungen Betriebsrat Dummy = 1 wenn Betriebsrat existent

Branchentarifvertrag Dummy = 1 wenn Branchentarif gültig

Firmentarifvertrag

Dummy = 1 wenn Firmentarif gültig

Nachfrageschocks Wertschöpfung

(Umsatz – Vorleistungen)

Technologie Kapitalintensität Proxy: Summe der Erw.-Investitionen

Betriebsgröße Anzahl der Meldungen

Sonstige Betriebsmerkmale Dummy für Betriebsgründung Dummy = 1 wenn Gründung nach 1990

Teil eines Mehrbetriebs-Unternehmens Dummy = 1 wenn Betrieb Teil eines

Mehrbetriebsunternehmens

Branche Zweisteller Branchendummies

Region Dummies für Bundesländer

Betriebsmerkmale aus IAB-Betriebspanel

Individualmerkmal Betriebskovariate

Weiblich

Anteil Frauen

Berufsausbildung Anteil qualifizierter Beschäftigter

FH- oder Uniabschluss

Anteil hoch-qualifizierter

Beschäftigter

Auszubildende/r

Anteil Auszubildener

Teilzeit

Anteil Teilzeit

Betriebszugehörigkeit

Median Betriebszugehörigkeit

Alter Median Alter

Bruttotageslohn Maß der residualen

Lohndispersion

Alle Variablen werden

zur Konstruktion des

betriebsspezifischen

Lohnflexibilitätsmaßes

(zusammen mit

vorangegangen

Betriebscharakteristika)

verwendet

Betriebskovariate aus Individualmerkmalen (Beschäftigtenstatistik)

Maß für betriebsspezifische Lohnflexibilität

Schätzung individueller Lohngleichungen

ln wageit: log Tageslohn

xit: Individualmerkmale j: Unbeobachtete Betriebsheterogenität

wjt: Betriebsmerkmale i: Unbeobachtete Individualheterogenität

Schätzung differenzierter Spezifikation, um i und j zu eliminieren

Sample: Ausschluss von Teilzeitbeschäftigten und Auszubildenden, Individuen mit Informationen zu Individualmerkmalen und zwei

aufeinander folgenden Beobachtungen (ca. 650,000 Individuen)

itjijtitit wxwage ln

Maß für betriebsspezifische Lohnflexibilität

jt

jtjt

mean

sdCV

)ˆ(

)ˆ()(

sssss wxwage ________^

lnˆ)(

Variationskoeffizient von θ in j in t:

jtjt mean )ˆ(

Ermittlung des Residuallohns für jeden Spell (Individuen-Betriebs-Kombination) s:

Mittelwert von θ in j in t:

Berechne für jeden Betrieb j:

sd( ) ( )CV

Collective bargaining

No coverage 4.185 0.240 0.058

Industry-level 4.243 0.236 0.056

Firm-level 4.289 0.248 0.055

Works Council

Works council exists 4.278 0.223 0.052

No works council 4.189 0.248 0.060

Source: LIAB 1995-2004. The figures are weighted using the sample weights and are restricted to establishments with at least 10 employees. (1,411 establishments, 5,090 establishment observations).

Betriebsspezifische Arbeitsmarktinstitutionen wie Betriebsräte und Tarifbindung sind mit geringerer residualer Lohndispersion korreliert

Institutionen haben gleichzeitig Einfluss auf Beschäftigungsanpassung und somit auf Job und Worker Flows

Tarifbindung: können besondere Kündigungsschutzregelungen für bestimmte Gruppen von Beschäftigten vorsehen Betriebsräte: Direkte Mitbestimmungsrechte

Worker Flow Rates 1996-2003

-0,05

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

ACCR

SEPR

WFR

EXWFR

JGR

Job Flow Rates 1996-2003

-0,05

-0,03

-0,01

0,01

0,03

0,05

0,07

0,09

0,11

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

JCR

JDR

JRR

JGR

Official Growth

Source: LIAB 1995-2004, own calculations.

Source: LIAB 1995-2004, own calculations. Official Growth: Employment Growth reported by German Federal Statistical Office.

A. Dispersion θ JCR JDR JRR JGR ACCR SEPR WFR EXWFR

1. quartile CV() 0.041 0.040 0.081 0.001 0.111 0.110 0.221 0.140

2 2. quartile CV() 0.026 0.036 0.062 -.010 0.103 0.093 0.196 0.134

3. quartile CV() 0.032 0.040 0.072 -.008 0.112 0.120 0.232 0.160

4. quartile CV() 0.038 0.052 0.090 -.014 0.131 0.145 0.276 0.186

B. Collective bargaining

Industry-level contract 0.030 0.043 0.073 -.013 0.104 0.117 0.221 0.147

Firm-level contract 0.028 0.039 0.067 -.011 0.097 0.108 0.205 0.138

No coverage 0.056 0.036 0.092 0.020 0.151 0.131 0.282 0.190

C. Works council

Works council exists 0.029 0.043 0.072 -.014 0.099 0.113 0.212 0.140

No works council 0.056 0.037 0.093 0.019 0.158 0.139 0.298 0.205

Source: LIAB 1995-2004. Figures are weighted using the sample weights. The figures are restricted to establishments with at least 10 employees.

Job Flow Rates and Worker Flow Rates cross-tabulated by the degree of wage flexibility and labour market institutions

Dependent JCR JCR JCR JCR JDR JDR JDR JDR

Variable (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)

CV()t-1 .183 (.402) .014 (.388) .381 (.402) .556 (.378) .061 (.361) .226 (.362) -.884** (.420) -1.206** (.509)

1t .050* (.028) .084*** (.027) .027 (.036) .054 (.041) .004 (.029) -.025 (.029) -.006 (.041) -.025 (.048)

Works council -.040*** (.009) -.018** (.009) -.018* (.010) .036*** (.011) .023* (.012) .022 (.015)

Firm-level -.035** (.014) -.029** (.013) -.033** (.016) .016 (.016) .010 (.015) .013 (.019)

Industry-level -.033*** (.010) -.007 (.010) -.015 (.012) .024** (.011) .009 (.011) .013 (.013)

VA-Growtht-1 .003 (.002) -.008 (.007)

VA-Gr CV()t-1 -.053* (.031) .123 (.121)

Plant-Controls × × × ×

Ind.-Time

Dummies

×

×

×

×

×

×

×

×

Plants 927 927 927 927 927 927 927 927

Observations 3,205 3,205 (927) 3,205 (927) 2,281 (927) 3,205 (927) 3,205 (927) 3,205 (927) 2,281 (927)

Source: LIAB 1995-2004. Standard errors are in parentheses and are adjusted for clustering at the establishment-level. VA-Growth (t-1) = lagged growth in total value-added. ***significant at 1%-level, **significant at 5%-level , *significant at 10%-level.

Tobit Regression Results Job Flow Rates

Erinnerung: Erw. Vorzeichen beim Koeffizienten von CV()t-1 negativ!

Dependent EXWFR EXWFR1 EXWFR2 EXWFR3 EXWFR4 EXWFR

Variable All 1.Quartile 2.Quartile 3.Quartile 4.Quartile All1)

CV()t-1 .591** (.255) 1.176** (.512) .490 (.503) .957** (.465) .353 (.604) .675** (.260)

1t -.042 (.028) .145*** (.042) .064 (.041) .050 (.039) -.010 (.050) -.036 (.027)

Works council -.022*** (.008) .025 (.015) .035** (.015) .021 (.014) .062 (.018) -.022*** (.008)

Firm-level -.004 (.010) -.010 (.020) -.008 (.017) .001 (.018) -.030 (.024) -.000 (.011)

Industry-level -.002 (.008) -.013 (.013) -.007 (.013) .008 (.014) -.013 (.019) -.000 (.009)

VA-Growtht-1 .004*** (.001) .005 (.013) .003** (.001) -.021 (.019) -.003 (.014) .005** (.002)

VA-Gr CV()t-1 -.060*** (.021) -.102 (.288) -.060*** (.022) .296 (.346) .021 (.304) -.074*** (.027)

Small CV98 -1.587*** (.588)

Small CV -.483* (.270)

Plant-Controls × × × × × ×

Ind.-Time

Dummies

×

×

×

×

×

×

Plants 927 927 927 927 927 975

Observations 2,281 2,281 2,281 2,281 2,281 2,399

Source: LIAB 1995-2004. Standard errors are in parentheses and are adjusted for clustering at the establishment-level. ¹ Sample extended to all plants with at least 5 employees. ***significant at 1%-level, **significant at 5%-level, *significant at 10%-level. Tobit Regression Results Excess Worker Flow Rates

Erinnerung: Vorzeichen des Koeffizienten von CV()t-1 a-priori uneindeutig!

Positive Beziehung zwischen residualer Lohndispersion und Excess Worker Flows

deutet darauf hin, dass positiver Effekt auf Abgänge schlechter Matches dominiert

Frage: Variiert die Beziehung mit der Match-Qualität? D.h., gibt es einen weniger

positiven oder sogar negativen Zusammenhang für „high-quality-matches“?

Zuordnung von Beschäftigten in Quartile der betriebsspezifischen Verteilung von und Berechnung der quartils-spezifischen Churning Flows (Idee: Proxy für Match Qualität)

Quartils-spezifische Regressionen



CV()t-1 .591** (.255) 1.176** (.512) .490 (.503) .957** (.465) .353 (.604) .675** (.260)

1t -.042 (.028) .145*** (.042) .064 (.041) .050 (.039) -.010 (.050) -.036 (.027)

Works council -.022*** (.008) .025 (.015) .035** (.015) .021 (.014) .062 (.018) -.022*** (.008)

Firm-level -.004 (.010) -.010 (.020) -.008 (.017) .001 (.018) -.030 (.024) -.000 (.011)

Industry-level -.002 (.008) -.013 (.013) -.007 (.013) .008 (.014) -.013 (.019) -.000 (.009)

VA-Growtht-1 .004*** (.001) .005 (.013) .003** (.001) -.021 (.019) -.003 (.014) .005** (.002)

VA-Gr CV()t-1 -.060*** (.021) -.102 (.288) -.060*** (.022) .296 (.346) .021 (.304) -.074*** (.027)

Small CV98 -1.587*** (.588)

Small CV -.483* (.270)


Ind.-Time

Dummies

×

×

×

×

×

×

Plants 927 927 927 927 927 975

Observations 2,281 2,281 2,281 2,281 2,281 2,399


Variiert die Beziehung zwischen der residualen Lohndispersion und den Churning Flows mit dem Grad der Anpassungskosten der Beschäftigung?

Idee: Je geringer letztere sind, desto weniger sollten flexible Löhne erforderlich sein, um optimale Matches zu erreichen

Test: Interaktionen zwischen CV() und Institutionen, leider insignifikant

Mögliche Erklärung: Stichprobe auf Betriebe mit mindestens 10 Beschäftigten begrenzt, für die Kündigungsschutzgesetz gilt, möglicherweise zu wenig institutionelle Variation?

Ausweitung der Stichprobe auf Betriebe mit mind. 5 Beschäftigten und Interaktionsterme zwischen kleinen Betrieben (5-10 in 1998 und 5-10 in

Restperioden) und CV()



CV()t-1 .591** (.255) 1.176** (.512) .490 (.503) .957** (.465) .353 (.604) .675** (.260)

1t -.042 (.028) .145*** (.042) .064 (.041) .050 (.039) -.010 (.050) -.036 (.027)

Works council -.022*** (.008) .025 (.015) .035** (.015) .021 (.014) .062 (.018) -.022*** (.008)

Firm-level -.004 (.010) -.010 (.020) -.008 (.017) .001 (.018) -.030 (.024) -.000 (.011)

Industry-level -.002 (.008) -.013 (.013) -.007 (.013) .008 (.014) -.013 (.019) -.000 (.009)

VA-Growtht-1 .004*** (.001) .005 (.013) .003** (.001) -.021 (.019) -.003 (.014) .005** (.002)

VA-Gr CV()t-1 -.060*** (.021) -.102 (.288) -.060*** (.022) .296 (.346) .021 (.304) -.074*** (.027)

Small CV 98 -1.587*** (.588)

Small CV -.483* (.270)


Ind.-Time

Dummies

×

×

×

×

×

×

Plants 927 927 927 927 927 975

Observations 2,281 2,281 2,281 2,281 2,281 2,399


Residuale Lohndispersion verringert Job Flows da

Nachfrageschocks eher durch Preis als durch Mengenanpassungen absorbiert

werden

Residuale Lohndispersion positiv mit Excess Worker Flows korreliert

Evidenz dafür, dass positiver Effekt auf Abgänge schlechter Matches dominiert

Positive Korrelation zwischen residualer Lohndispersion und Excess

Worker Flows besonders ausgeprägt für low-quality matches, weniger für high-

quality matches

Schlussfolgerungen/Zusammenfassung

Job Flows: Komprimierte Lohnstruktur kann zu übermäßiger Instabilität von

Beschäftigungsverhältnissen führen

Excess Worker Flows: Komprimierte Lohnstruktur kann die Fähigkeit von

Unternehmen, optimale Matches zu erreichen, erheblich beeinträchtigen

Größere Lohnflexibilität wirkt sich umso stärker aus, je größer Anpassungskosten

der Beschäftigung sind

d.h. flexiblere Löhne und geringere Kosten der Beschäftigungsanpassung können

als Substitute zur Erreichung optimaler Matches angesehen werden

Schlussfolgerungen/Zusammenfassung

Nicole G ü rtzgen ZEW, Mannheim

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