{"title":"Folgen der COVID-19-Krise auf die kurz-, mittel- und langfristigen Beschäftigungs- und Entlohnungschancen nach Berufen","authors":"Tobias Maier, Anke Mönnig, Gerd Zika","doi":"10.1007/s11943-021-00284-1","DOIUrl":"10.1007/s11943-021-00284-1","url":null,"abstract":"<div><h2>Zusammenfassung</h2><div><p>Dieser Beitrag stellt das Modellsystem QINFORGE vor. Es ist durch die Berücksichtigung beruflicher Mobilitätsprozesse in der Lage, Anpassungsreaktionen zwischen Arbeitsangebot und -bedarf auf beruflicher Ebene in der kurzen und langen Frist aufzuzeigen. Das Modell wird genutzt, um die Auswirkungen der COVID-19-Krise auf die Beschäftigungs- und Entlohnungschancen in Berufen zu verdeutlichen. Hierfür werden zwei Szenarien miteinander vergleichen: Ein „kontrafaktisches Szenario“ schreibt langfristige Verhaltensweisen und Trends ausgehend vom Jahr 2019 fort. Die „Basisprojektion“ versucht hingegen, die Konjunktur in der kurzen Frist auf Branchenebene mit abzubilden. Hierdurch werden modellendogen Verhaltensänderungen auf Berufsebene angeregt.</p><p>Die Krise wird die Wirtschaftsleistung Deutschlands langfristig um drei Jahre zurückwerfen. Da sich aufgrund der schlechteren Arbeitsmarktlage aber auch einige Erwerbspersonen, insbesondere Frauen, vom Arbeitsmarkt zurückziehen werden, steigt die prognostizierte Zahl der Erwerbslosen in den Jahren 2020 und 2021 in der Basisprojektion nur um rund 400.000 Personen im Vergleich zum kontrafaktischen Szenario an. Langfristig stellt das knappe Arbeitsangebot hingegen einen hemmenden Faktor für das Wirtschaftswachstum dar. Zudem wird durch die Krise in der kurzen und mittleren Frist das gesamtwirtschaftliche Lohnwachstum gehemmt.</p><p>Die Ergebnisse des Modells zeigen, dass durch die Krise vor allem Berufe in der Gastronomie, dem Tourismus, sowie in Kunst und Kultur betroffen sind. Ab dem Jahr 2025 wird hier jedoch wieder das Lohn- und Beschäftigungsniveau erreicht, das auch im kontrafaktischen Szenario erreicht worden wäre. Bei den kurzfristigen Lohnsteigerungen in den Gesundheitsberufen handelt es sich hingegen um Vorzieheffekte. Auf lange Sicht ist in der Basisprojektion gegenüber dem „kontrafaktischen Szenario“ kein höheres Lohnniveau zu erwarten. Das Arbeitsangebot in den Gesundheitsberufen – insbesondere in der Pflege – könnte durch die Krise zwar zunehmen, dies wäre jedoch darauf zurückzuführen, dass die Erwerbschancen und Entlohnungsmöglichkeiten außerhalb der Pflegeberufe durch die COVID-19-Pandemie vergleichsweise geringer werden könnten.</p></div></div>","PeriodicalId":100134,"journal":{"name":"AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv","volume":"15 2","pages":"107 - 138"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-06-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1007/s11943-021-00284-1","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"50503302","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"Statistik im Sozialismus","authors":"Walter Krämer, Klaus Leciejewski","doi":"10.1007/s11943-021-00285-0","DOIUrl":"10.1007/s11943-021-00285-0","url":null,"abstract":"<div><h2>Zusammenfassung</h2><div><p>Dieser Beitrag dokumentiert eine Tendenz totalitärer Gesellschaftssysteme, die Statistik und insbesondere Daten der Amtsstatistik als Stütze von Ideologien zu missbrauchen. Dieser Missbrauch wird oft durch westliche Medien unterstützt, die allzu blauäugig auf dergleichen Lügen hereinfallen. Hier versprechen das Internet und die leichte Verfügbarkeit von Massendaten aller Art, ein mögliches Gegengewicht zu werden.</p></div></div>","PeriodicalId":100134,"journal":{"name":"AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv","volume":"15 2","pages":"73 - 91"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-06-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1007/s11943-021-00285-0","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"50493816","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"Zur Revisionspraxis der VGR der Länder","authors":"Roland Döhrn","doi":"10.1007/s11943-021-00282-3","DOIUrl":"10.1007/s11943-021-00282-3","url":null,"abstract":"<div><h2>Zusammenfassung</h2><div><p>Die Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen der Länder werden oft als Erfolgsnachweis der Wirtschaftspolitik eines Bundeslandes herangezogen. Allerdings werden die Angaben im Laufe der Zeit erheblich revidiert, wodurch sich die Positionierung der Länder in einer „Wachstumsrangliste“ beträchtlich ändern kann. Der vorliegende Beitrag analysiert Revisionen der VGR der Länder im Zeitraum 2000 bis 2017. Er zeigt, dass die Angaben zum BIP kräftiger revidiert werden als die zum Arbeitsmarkt, so dass die daraus abgeleitete Produktivität im Zuge des Revisionsprozesses stark variiert. Besonders ausgeprägt sind die Revisionen aller Größen beim Baugewerbe. Alles in allem liefert die Evaluation der Revisionspraxis Hinweise, wie die Revisionen der VGR der Länder verringert werden könnten. So sollten den Angaben zum Arbeitsmarkt ein höheres Gewicht beigemessen, da sie weniger revisionsanfällig sind und besser einzelnen Regionen zugeordnet werden können. Zudem sollte die Produktivität als Kontrollgröße verwendet werden.</p></div></div>","PeriodicalId":100134,"journal":{"name":"AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv","volume":"15 1","pages":"27 - 48"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-04-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1007/s11943-021-00282-3","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"50464519","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"Anwendungen des Web Scraping in der amtlichen Statistik","authors":"Heidi Kühnemann","doi":"10.1007/s11943-021-00280-5","DOIUrl":"10.1007/s11943-021-00280-5","url":null,"abstract":"<div><h2>Zusammenfassung</h2><div><p>Im World Wide Web (kurz „Web“) sind große Datenmengen verfügbar, die auch die amtliche Statistik für sich nutzbar machen kann. Die Extraktion dieser Daten durch Web Scraping bietet vielfältige Potenziale, beispielsweise die Kosten für die Datenerhebung reduzieren, Befragte entlasten, die Qualität amtlicher Daten verbessern oder stichprobenrelevante Einheiten in Befragungen identifizieren. Am Beispiel der Preis‑, Tourismus‑, Arbeitsmarkt- und Unternehmensstatistik wird in diesem Beitrag aufgezeigt, wie die amtliche Statistik in Deutschland bereits Web Scraping nutzt. Viele der hier aufgeführten Anwendungen befinden sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium. In anderen nationalen Statistikämtern werden Daten aus dem Web zum Teil bereits in einem größeren Ausmaß für experimentelle Statistiken und im Produktivbetrieb genutzt. Dies ist unter anderem auf eine teils unzureichende rechtliche Grundlage von Web Scraping in der amtlichen Statistik in Deutschland, auf eine für die Methode nicht adäquate IT-Infrastruktur sowie auf einen Mangel an Mitarbeitenden mit den notwendigen Qualifikationen zurückzuführen.</p></div></div>","PeriodicalId":100134,"journal":{"name":"AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv","volume":"15 1","pages":"5 - 25"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-03-23","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1007/s11943-021-00280-5","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"50508319","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"Die Prognose von Studienerfolg und Studienabbruch auf Basis von Umfrage- und administrativen Prüfungsdaten","authors":"Sören Pannier, Ulrich Rendtel, Hartmut Gerks","doi":"10.1007/s11943-020-00278-5","DOIUrl":"10.1007/s11943-020-00278-5","url":null,"abstract":"<div><h2>Zusammenfassung</h2><div><p>Die Messung von Studienerfolg bzw. Studienabbruch erfolgt häufig retrospektiv anhand von Exmatrikulierten-Befragungen. Diese Erhebungen sind jedoch mit hohen Nonresponse-Raten verknüpft. Auch die retrospektive Selbsteinschätzung unterliegt Erinnerungsfehlern. Alternativ findet man auch prospektive Ansätze im Rahmen von Panelerhebungen, die jedoch von Stichprobenausfällen zwischen den Befragungswellen betroffen sind.</p><p>Dieser Artikel präsentiert einen neuen prospektiven Ansatz auf Basis von administrativen Prüfungsdaten und Umfragedaten. Hintergrundinformationen über die Studierenden werden zu Beginn des zweiten Fachsemesters im Rahmen einer Hörsaalbefragung erhoben. Die notwendige Einwilligung der Studierenden zur Verknüpfung mit den Prüfungsdaten wird fast immer erreicht, so dass der Einfluss von Hintergrundmerkmalen, Nebentätigkeit während des Studiums sowie der Studienmotivation auf den Studienabschluss ohne Stichprobenausfälle analysiert werden kann.</p><p>Dieser Ansatz wurde erstmalig am Fachbereich Wirtschaftswissenschaft der FU Berlin realisiert. Der Aufsatz beschreibt die Durchführung dieses Konzepts sowie Analyseergebnisse für den Studienverlauf und Studienabbrüche. Im Ergebnis erhalten wir, dass sich ein Studienabbruch schon in der Studieneingangsphase anhand der erworbenen Leistungspunkte und der Selbsteinschätzung der Studierenden sehr genau vorhersagen lässt. Hingegen liefern die Schulnote und die sozialen Hintergrundmerkmale keine zusätzliche Information für einen Studienabbruch.</p></div></div>","PeriodicalId":100134,"journal":{"name":"AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv","volume":"14 3-4","pages":"225 - 266"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-12-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1007/s11943-020-00278-5","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"50444904","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"Reinhard Hujer – Ein Forscherleben als Spiegelbild der Ökonometrie","authors":"Marco Caliendo, Joachim Grammig, Hilmar Schneider","doi":"10.1007/s11943-020-00277-6","DOIUrl":"10.1007/s11943-020-00277-6","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":100134,"journal":{"name":"AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv","volume":"14 3-4","pages":"219 - 223"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-11-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1007/s11943-020-00277-6","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"50511516","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}