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Der Einfluss von Bildung gewinnt gesellschaftlich und politisch an Bedeutung. Auch im wissenschaftlichen Bereich zeigt sich dies über eine vielseitige Diskussion zum Einfluss von Bildung auf das Einkommen. In dieser Arbeit werden nationale und regionale Disparitäten in der monetären Wertschätzung von allgemeinem Humankapital aufgedeckt und diskutiert. Dafür werden verschiedene Verfahren diskutiert und basierend darauf Intervalle für die mittleren Bildungsrenditen bestimmt. Im ersten Abschnitt wird die Thematik theoretisch über zwei verschiedene Modellansätze 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 Repräsentativitätsprüfung. Eine nähere Variablenbeschreibung mit deskriptiver Analyse dient zur Erklärung der verwendeten Größen. Darauffolgend werden bestehende Verfahren zur Schätzung von Bildungsrenditen diskutiert. Unter ausschließlicher Berücksichtigung der Erwerbstätigen 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 - zunächst auf nationaler Ebene - bestätigt weitestgehend die bestehenden Erkenntnisse der Literatur. Eine Separierung des Datensatzes auf verschiedene Alterscluster, Voll- und Teilerwerbstätige sowie Erwerbstätige in der Privatwirtschaft und im öffentlichen Dienst zeigen keine signifikanten Unterschiede in der Höhe der gezahlten durchschnittlichen Bildungsrenditen. Anders verhält es sich bei der regionalen Analyse. Zunächst werden Ost- und Westdeutschland separat betrachtet. Für diese erste Analyse lassen sich über 95 %-Konfidenzintervalle deutliche Unterschiede in der Höhe der Bildungsrenditen ermitteln. Aufbauend auf diese Ergebnisse wird die Analyse vertieft. Eine Separierung auf Bundesländerebene und ein weiterer Vergleich der Konfidenzintervalle folgen. Zur besseren statistischen Vergleichbarkeit der Ergebnisse wird neben dem 3SLS-Verfahren, angewendet auf die separierten Datensätze, auch ein Modell ohne die Notwendigkeit der Separierung gewählt. Hierbei ist die Variation der Regionen über Interaktionsterme berücksichtigt. Dieses Regressionsmodell wird auf das OLS- und das Heckman-Verfahren angewendet. Der Vorteil hierbei ist, dass die Koeffizienten auf Gleichheit getestet werden können. Dabei kristallisieren sich deutlich unterschiedliche Bildungsrenditen für Mecklenburg-Vorpommern, aber auch für Sachsen-Anhalt und Thüringen im Vergleich zu den restlichen Bundesländern Deutschlands heraus. Diese Länder zeichnen sich durch eine besonders hohe jährliche Verzinsung von allgemeinem Humankapital aus. Es folgt eine Diskussion über mögliche Ursachen für die regional verschiedenen Bildungsrenditen. Dabei zeigt sich, dass in den Bundesländern mit hoher Rendite das mittlere Einkommensniveau und auch das durchschnittliche Preisniveau tendenziell geringer sind. Weiterhin wird deutlich, dass bei höheren relativen Abweichungen der durchschnittlichen Einkommen höhere Renditen zu verzeichnen sind. Auch die Wanderungsbewegungen je nach Qualifikation unterscheiden sich. Unter zusätzlicher Berücksichtigung der Arbeitslosenquoten zeigt sich in den Ländern mit hoher Rendite eine tendenziell höhere Arbeitslosigkeit. Im zusammenfassenden Fazit der Arbeit werden abschließend die Erkenntnisse gewürdigt. Dabei ist zu bemerken, dass der Beitrag einen Start in die bundesländerweite Analyse liefert, die eine Fortführung auf beispielsweise eine mehrperiodische Betrachtung anregt.
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.
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.
Der Artikel liefert einen Beitrag zur Ermittlung von Bildungsrenditen. Ziel dieser Arbeit ist es, die Humankapitalverzinsung für Deutschland insgesamt, im Ost-West-Vergleich sowie in einer regionalen Analyse möglichst unverzerrt zu schätzen. Die Robustheit der Ergebnisse wird mit verschiedenen Methoden verifiziert. Als Resultat ergibt sich eine durchschnittliche Rendite für ein zusätzliches Jahr Schulbildung von ca. 8 %. Im direkten Ost-West-Vergleich kann für die neuen Bundesländer eine deutlich höhere Rendite ermittelt werden. Eine weitere Separierung auf Bundesländer zeigt auch innerhalb der Ost- und Westregionen Heterogenitäten.