@phdthesis{Reilich2013,
  author    = {Reilich, Julia},
  title     = {Bildungsrenditen in Deutschland},
  series = {Potsdamer Schriften zur Raumwirtschaft},
  journal   = {Potsdamer Schriften zur Raumwirtschaft},
  number    = {5},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  isbn      = {978-3-86956-219-3},
  issn      = {2190-8702},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-62658},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {xxiv, 244},
  year      = {2013},
  abstract  = {Der Einfluss von Bildung gewinnt gesellschaftlich und politisch an Bedeutung. Auch im wissenschaftlichen Bereich zeigt sich dies {\"u}ber eine vielseitige Diskussion zum Einfluss von Bildung auf das Einkommen. In dieser Arbeit werden nationale und regionale Disparit{\"a}ten in der monet{\"a}ren Wertsch{\"a}tzung von allgemeinem Humankapital aufgedeckt und diskutiert. Daf{\"u}r werden verschiedene Verfahren diskutiert und basierend darauf Intervalle f{\"u}r die mittleren Bildungsrenditen bestimmt. Im ersten Abschnitt wird die Thematik theoretisch {\"u}ber zwei verschiedene Modellans{\"a}tze fundiert und kritisch diskutiert. Anschließend folgt die Darstellung des aktuellen empirischen Forschungsbestands. Der Hauptteil der Arbeit beginnt mit der Darstellung des verwendeten Datensatzes und seiner kritischen Repr{\"a}sentativit{\"a}tspr{\"u}fung. Eine n{\"a}here Variablenbeschreibung mit deskriptiver Analyse dient zur Erkl{\"a}rung der verwendeten Gr{\"o}ßen. Darauffolgend werden bestehende Verfahren zur Sch{\"a}tzung von Bildungsrenditen diskutiert. Unter ausschließlicher Ber{\"u}cksichtigung der Erwerbst{\"a}tigen zeigt das 3SLS-Verfahren die besten Eigenschaften. Bezieht man jedoch alle Erwerbspersonen in die Analyse mit ein, so erweist sich das Heckman-Verfahren als sehr geeignet. Die Analyse - zun{\"a}chst auf nationaler Ebene - best{\"a}tigt weitestgehend die bestehenden Erkenntnisse der Literatur. Eine Separierung des Datensatzes auf verschiedene Alterscluster, Voll- und Teilerwerbst{\"a}tige sowie Erwerbst{\"a}tige in der Privatwirtschaft und im {\"o}ffentlichen Dienst zeigen keine signifikanten Unterschiede in der H{\"o}he der gezahlten durchschnittlichen Bildungsrenditen. Anders verh{\"a}lt es sich bei der regionalen Analyse. Zun{\"a}chst werden Ost- und Westdeutschland separat betrachtet. F{\"u}r diese erste Analyse lassen sich {\"u}ber 95 \%-Konfidenzintervalle deutliche Unterschiede in der H{\"o}he der Bildungsrenditen ermitteln. Aufbauend auf diese Ergebnisse wird die Analyse vertieft. Eine Separierung auf Bundesl{\"a}nderebene und ein weiterer Vergleich der Konfidenzintervalle folgen. Zur besseren statistischen Vergleichbarkeit der Ergebnisse wird neben dem 3SLS-Verfahren, angewendet auf die separierten Datens{\"a}tze, auch ein Modell ohne die Notwendigkeit der Separierung gew{\"a}hlt. Hierbei ist die Variation der Regionen {\"u}ber Interaktionsterme ber{\"u}cksichtigt. Dieses Regressionsmodell wird auf das OLS- und das Heckman-Verfahren angewendet. Der Vorteil hierbei ist, dass die Koeffizienten auf Gleichheit getestet werden k{\"o}nnen. Dabei kristallisieren sich deutlich unterschiedliche Bildungsrenditen f{\"u}r Mecklenburg-Vorpommern, aber auch f{\"u}r Sachsen-Anhalt und Th{\"u}ringen im Vergleich zu den restlichen Bundesl{\"a}ndern Deutschlands heraus. Diese L{\"a}nder zeichnen sich durch eine besonders hohe j{\"a}hrliche Verzinsung von allgemeinem Humankapital aus. Es folgt eine Diskussion {\"u}ber m{\"o}gliche Ursachen f{\"u}r die regional verschiedenen Bildungsrenditen. Dabei zeigt sich, dass in den Bundesl{\"a}ndern mit hoher Rendite das mittlere Einkommensniveau und auch das durchschnittliche Preisniveau tendenziell geringer sind. Weiterhin wird deutlich, dass bei h{\"o}heren relativen Abweichungen der durchschnittlichen Einkommen h{\"o}here Renditen zu verzeichnen sind. Auch die Wanderungsbewegungen je nach Qualifikation unterscheiden sich. Unter zus{\"a}tzlicher Ber{\"u}cksichtigung der Arbeitslosenquoten zeigt sich in den L{\"a}ndern mit hoher Rendite eine tendenziell h{\"o}here Arbeitslosigkeit. Im zusammenfassenden Fazit der Arbeit werden abschließend die Erkenntnisse gew{\"u}rdigt. Dabei ist zu bemerken, dass der Beitrag einen Start in die bundesl{\"a}nderweite Analyse liefert, die eine Fortf{\"u}hrung auf beispielsweise eine mehrperiodische Betrachtung anregt.},
  language  = {de}
}
@article{Reilich2011,
  author    = {Reilich, Julia},
  title     = {Bildungsrenditen in Deutschland},
  series = {Beitr{\"a}ge zur sektoralen und regionalen {\"O}konomie},
  journal   = {Beitr{\"a}ge zur sektoralen und regionalen {\"O}konomie},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-58488},
  pages     = {93 -- 117},
  year      = {2011},
  abstract  = {Der Artikel liefert einen Beitrag zur Ermittlung von Bildungsrenditen. Ziel dieser Arbeit ist es, die Humankapitalverzinsung f{\"u}r Deutschland insgesamt, im Ost-West-Vergleich sowie in einer regionalen Analyse m{\"o}glichst unverzerrt zu sch{\"a}tzen. Die Robustheit der Ergebnisse wird mit verschiedenen Methoden verifiziert. Als Resultat ergibt sich eine durchschnittliche Rendite f{\"u}r ein zus{\"a}tzliches Jahr Schulbildung von ca. 8 \%. Im direkten Ost-West-Vergleich kann f{\"u}r die neuen Bundesl{\"a}nder eine deutlich h{\"o}here Rendite ermittelt werden. Eine weitere Separierung auf Bundesl{\"a}nder zeigt auch innerhalb der Ost- und Westregionen Heterogenit{\"a}ten.},
  language  = {de}
}
@book{Reilich2006,
  author    = {Reilich, Julia},
  title     = {Return to schooling in Germany},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-12175},
  publisher      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2006},
  abstract  = {This paper tries to apply common methods to estimate unbiased coefficients for the return to schooling in Germany for the year 2004. Based on the simple Mincer-type wage equation, the return to schooling is around 9.5\% per year. There is no sheepskin effect. As expected the return in the private sector is higher than in the public sector. Females have a higher return than males, but there are no differences between East and West Germans. An Instrumental Variables and a 3-Stage-Least-Squares approach give very high returns. For correcting the sample selection, the Heckman Two Step Procedure and the Heckman Maximum Likelihood Approach are used. For both methods, the coefficients are very similar, but higher than without correcting for it.},
  language  = {en}
}
@techreport{Reilich2011,
  type      = {Working Paper},
  author    = {Reilich, Julia},
  title     = {Returns to education and smoking},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-53883},
  year      = {2011},
  abstract  = {Looking at smoking-behavior it can be shown that there are differences concerning the time-preference-rate. Therefore this has an effect on the optimal schooling decision in the way that we appear a lower average human capital level for smokers. According to a higher time-preference-rate additionally we suppose a higher return to education for smokers who go further on education. With our empirical findings we can confirm the presumptions. We use interactions-terms to regress the average rate of return with IV. Therefore we obtain that smokers have a significantly higher average return to education than non-smokers.},
  language  = {en}
}