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  1. Zur Binnenwanderung von Arbeitskräften in Deutschland
    was zeichnet Regionen mit positiven Wanderungssalden aus?
    Author: Stiller, Johannes; Meister, Moritz; Niebuhr, Annekatrin; Peters, Jan Cornelius
    Published: Mai 2021
    Publisher:  Johann Heinrich von Thünen-Institut, Braunschweig

    Ziel dieses Working Papers ist es, die Wissensbasis über die Determinanten von Wanderungsbewegungen von Arbeitskräften zu erweitern. Die Auswertungen wurden im Rahmen des gemeinsamen Forschungsvorhabens "Die räumliche Mobilität von Arbeitskräften im... more

    Access:
    Resolving-System (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)

    Location:
    Thünen-Institut, Zentrum für Informationsmanagement, Bibliothek Ländliche Räume
    Signature:
    Online-Ressource
    Inter-library loan:
    No inter-library loan

    Location:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signature:
    DS 418
    Inter-library loan:
    No inter-library loan

     

    Ziel dieses Working Papers ist es, die Wissensbasis über die Determinanten von Wanderungsbewegungen von Arbeitskräften zu erweitern. Die Auswertungen wurden im Rahmen des gemeinsamen Forschungsvorhabens "Die räumliche Mobilität von Arbeitskräften im Erwerbsverlauf − Analysen für ländliche Räume in Deutschland" (MobiLä) des Thünen-Instituts für Ländliche Räume und des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) vorgenommen. Das Projekt wird aus Mitteln des Bundesprogramms Ländliche Entwicklung (BULE) gefördert. Anhand von Regressionsanalysen wird überprüft, welche Faktoren in einem robusten und zugleich bedeutenden Zusammenhang mit dem Wanderungsergebnis einer Region stehen. Die Analysen erfolgen auf der Ebene der 360 Kreisregionen Deutschlands und beziehen sich vorwiegend auf den Zeitraum 2004 bis 2017. Die bereits im Projekt erstellten Wanderungsdaten wurden mit einem Regionaldatensatz verknüpft, der umfangreiche Informationen über die Arbeitsmarktbedingungen und weitere Standortfaktoren beinhaltet. Anhand von zwei Schätzverfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens identifizieren wir diejenigen der insgesamt 30 betrachteten Indikatorvariablen, die mit den Wanderungssalden der Kreisregionen am stärksten in Zusammenhang stehen. Die Ergebnisse der Regressionsanalysen zeigen, dass sowohl Arbeitsmarktbedingungen als auch weitere Standortfaktoren mit den regionalen Wanderungsbilanzen korrelieren. Hinsichtlich der Arbeitsmarktcharakteristika ist ein positiver Zusammenhang zwischen dem Wanderungssaldo einer Region und dem Lohnniveau sowie dem Ausbildungsplatzangebot zu beobachten. Regionale Unterschiede in der Arbeitslosigkeit spielen den Ergebnissen zufolge demgegenüber keine bedeutende Rolle, wobei nicht auszuschließen ist, dass die Bedeutung der Arbeitslosenquote für das Wanderungsergebnis anhand der vorgenommenen Analysen aufgrund einer wechselseitigen Beziehung zwischen beiden Merkmalen unterschätzt wird. Einen robusten und zugleich bedeutenden negativen Zusammenhang beobachten wir zwischen der Nettomigrationsrate einer Region und dem regionalen Anteil des primären Sektors an der sozialversicherungspflichtigen Beschäftigung. Unter den weiteren Standortfaktoren weisen vor allem Indikatoren, die mit dem kulturellen und gastronomischen Angebot bzw. der touristischen Attraktivität korrelieren, einen positiven Zusammenhang mit dem regionalen Wanderungsergebnis auf. Außerdem spiegeln sich in den Ergebnissen ausgeprägte Suburbanisierungstendenzen wider: Zwischen dem Wanderungssaldo einer Region und ihrer eigenen Bevölkerungsdichte besteht ein ausgeprägter negativer Zusammenhang. Die Nachbarschaft eines hoch verdichteten Agglomerationsraums korreliert dagegen positiv mit der Nettomigrationsrate. The aim of this working paper is to broaden the knowledge base on the determinants of labor mobility. The analyses are part of the joint research project "The spatial mobility of workers throughout individual working lives - Analyses for rural areas in Germany" by the Thünen Institute of Rural Studies and the Institute for Employment Research (IAB). The project receives funding from the Federal Rural Development Scheme (BULE). We employ regression analyses to investigate which factors exhibit a robust and substantial correlation with a region's migration balance. The analyses are conducted at the level of Germany's 360 Kreisregionen and mainly refer to the timeframe from 2004 to 2017. Migration data generated previously in this project are linked to a regional data set, which contains extensive information on labor market conditions and amenities. Employing two machine learning estimation procedures, we identify those of the 30 included indicator variables that exhibit the strongest correlation to the Kreisregions' migration balances. The regression results show that labor market conditions as well as amenities correlate with regional migration balances. Regarding labor market conditions, a positive correlation of a region's migration balance and its wage level as well as its supply of vocational training openings. Regional differences in unemployment do not play a substantial role according to our results. However, we cannot rule out that the significance of the unemployment rate for the migration outcome is underestimated due to a simultaneous relationship between the two characteristics. We observe a robust and substantially negative correlation between a region's net migration rate and its share of workers with mandatory social security in the primary sector. Among amenities, mainly indicators that correlate with cultural and gastronomic opportunities and the touristic attracticity respectively exhibit a positive correlation with the regional migration outcome. The results, furthermore, reflect substantial tendencies of suburbanization: A region's migration balance exhibits a pronounced negative correlation with its own population density. In contrast, adjacency to a dense agglomeration correlates positively with the net migration rate.

     
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    Content information
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    Source: Union catalogues
    Language: German
    Media type: Book
    Format: Online
    Other identifier:
    hdl: 10419/234609
    Series: Thünen working paper ; 176
    Subjects: Labor mobility; determinants; Germany; regional characteristics; rural areas
    Scope: 1 Online-Ressource (75 Seiten), Illustrationen
  2. COVID-19 spread in Germany from a regional perspective
    Author: Hübler, Olaf
    Published: August 2021
    Publisher:  IZA - Institute of Labor Economics, Bonn, Germany

    This paper investigates the regional differences in the spread of COVID-19 infections in Germany. A machine learning selection procedure is used to reduce variables from a pool of potential influencing variables. The empirical analysis shows that... more

    Access:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Location:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signature:
    DS 4
    Inter-library loan:
    No inter-library loan

     

    This paper investigates the regional differences in the spread of COVID-19 infections in Germany. A machine learning selection procedure is used to reduce variables from a pool of potential influencing variables. The empirical analysis shows that both regional structural variables and regionally aggregated personality traits are significant for the different corona spread. The latter characteristics express differences in mentality between the federal states. The north-east of the country shows a lower degree of affectedness. Regions with a high proportion of migrants show a higher incidence than others. If personality traits are neglected, the migrants' influence is overestimated. With school education and the risk of poverty, two further important regional characteristics are identified. Federal states that have a disproportionately high share of the population with low school education tend to have fewer COVID-19 cases. With regard to poverty, no clear statement can be made. The more the population tends to be responsible towards fellow human beings, the higher is the risk of a more pronounced spread. Where there is a tendency towards altruism, which consists of helping other people, a higher level of COVID-19 infections is revealed. A significant positive correlation between infections and testing is shown by the estimates. The link between vaccinations and the number of infections is less clear. Across the three corona waves,significant changes emerge. This relates in particular to the proportion of migrants and the proportion of families at risk of poverty. The effects decrease over the course of the pandemic.

     
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    Source: Union catalogues
    Language: English
    Media type: Book
    Format: Online
    Other identifier:
    hdl: 10419/245720
    Series: Discussion paper series / IZA ; no. 14669
    Subjects: COVID-19; states; regional characteristics; personality traits; vaccinations; testing; machine learning; cluster-robust estimation; unobserved characteristics; heterogeneity; corona waves; structural break
    Scope: 1 Online-Ressource (circa 46 Seiten), Illustrationen