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Einfuhrung Theorie Evidenz Spezifikation Vorgehen Daten Deskription Ergebnisse Zusammenfassung
Betriebsgroßenlohndifferentiale in Deutschland
Thorsten SchankUniversitat Erlangen – Nurnberg
LASER-Workshop zur Mehrebenenanalyse, 30 Oktober 2008
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Einfuhrung
• Stilisiertes Faktum: große Unternehmen zahlen hohere Lohneals kleine (Moore, 1911).
• Lohndifferential aufgrund unterschiedlicher Betriebsgroße istquantitativ ebenso bedeutend wie Lohnunterschiede zwischenMannern und Frauen.
• Trotz einer Vielzahl von Studien ist die Ursache desBetriebsgroßendifferentials weiterhin ungeklart.Brown & Medoff (1989, S. 1056), Journal of PoliticalEconomy:
‘Our analysis leaves us uncomfortably unable to explain it [thesize wage differential], or at least the part of it that is notexplained by observable indicators of the labor quality.’
• Problem: Fast alle Studien basieren entweder nur aufIndividual- oder nur auf Betriebsdaten.
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Einfuhrung
• In der vorliegenden Studie wird ein kombinierterPersonen-Betriebs-Datensatz fur Deutschland verwendet.
• Es konnen sowohl beobachtbare als auch unbeobachtbareCharakteristiken auf Personen- wie auf Betriebsebeneberucksichtigt werden.
• Durch die Existenz von Betriebswechslern kann dasBetriebsgroßenlohndifferential in Betriebs- undBeschaftigtenheterogenitat aufgespalten werden.
• Lohndifferential eher aufgrund von Unterschieden zwischenden Beschaftigten oder aufgrund von Unterschieden zwischenden Betrieben?
• Sind Beschaftigte in kleinen Betrieben schlechter gestellt?
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Gliederung des Vortrages
1 Einfuhrung
2 Theoretische Argumente fur Betriebsgroßenlohndifferentiale
3 Empirische Evidenz fur Deutschland
4 Okonometrischer Rahmen
5 Datenbasis
6 Deskriptive Statistiken
7 Regressionsergebnisse
8 Zusammenfassung
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Theoretische Argumente
Kompetitive/ neoklassische Erklarungen:
1 Unterschiedliche Produktivitat der Beschaftigten
2 Kompensierende Lohndifferentiale
Nicht-kompetitive Erklarungen/ Marktunvollkommenheiten:
3 Produktivitat in großen Firmen hoher
4 Hohere Wahrscheinlichkeit von Monopolrenten in großenFirmen
5 Uberwachung in großen Firmen schwieriger
6 Interpretation des Betriebsgroßendifferentials als (inelastische)Arbeitsangebotskurve
7 Positiver Zusammenhang zwischen Betriebsalter undBetriebsgroße
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Empirische Evidenz fur DeutschlandAutor(en) Daten Ergebnisse
Loveman &Sengenberger(1991)
StatistischesBundesamt
Lohnabstand in Deutschland kleiner alsin anderen Landern; Differentialzwischen kleinen (10–99) und großen(500+) Betrieben: 10%
Bellmann &Kohaut (1995)
IAB-Betriebspanel
Lohne steigen nur zwischen derBetriebsgroße 5 bis 100 Beschaftigte an
Schmidt(1995)
BIBB & IABErhebung
Lohndifferential zwischen kleinen (1–4)und großen (1000+) Betrieben: 20%;Evidenz fur kompensierendeLohndifferentiale
Gerlach &Hubler (1998)
Sozio-okonomischesPanel
Lohndifferential zwischen kleinen(1–20) und großen (2000+) Betriebenvon 16,9% (1984) auf 26,9% (1993)angestiegen
Lehmer &Moller (2008)
IAB-Beschaftigten-stichprobe
Lohnaufschlag fur Wechsler von kleinen(1–500) zu großen (501+) Betrieben:4–8%; Lohnreduktion fur Wechsler vongroßen zu kleinen Betrieben: 4,6–6,8%
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Okonometrische Spezifikation
• Modellrahmen von Abowd, Kramarz & Margolis(Econometrica, 1999):
yit = µ+ xitβ1 + θi + zj(i ,t)tβ2 + ψj(i ,t) + λt + εit (1)
Person i , Betrieb j , Periode t
yit Lohn
xit Vektor von zeitvariierenden Personenvariablen
θi Zeitinvarianter Personen-Effekt
zj(i ,t)t Vektor von zeitvariierenden Betriebsvariablen
ψj(i ,t) Zeitinvarianter Betriebs-Effekt
λt Zeiteffekt
εit Storterm: Annahme exogener Mobilitat
E [εit |i , t, J(i , t), xit , zj(i ,t)t ] = 0
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Okonometrische Spezifikation
• Modellrahmen:
yit = µ+ xitβ1 + θi + zj(i ,t)tβ2 + ψj(i ,t) + λt + εit (1)
• Zeitinvariante Terme konnen in beobachtbare undunbeobachtbare Komponenten aufgespalten werden:
Fixer Personen-Effekt θi ≡ αi + uiη (2)
Fixer Betriebs-Effekt, ψj ≡ φj + qjρ (3)
• Zusammenfassung der zeitvariierenden Variablen ergibt:
yit = µ+ witβ + θi + ψj(i ,t) + εit (4)
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Okonometrische Spezifikation
• In Matrixnotation:
y = W β + Dθ + Fψ + ε (5)
• Reiner Betriebsgroßeneffekt (δ) := Durchschnitt derBetriebseffekte (ψ) innerhalb einer Großenkategorie.
• Einfugen des reinen Betriebsgroßeneffektes in (5) ergibt:
y = W β + Dθ + FSδ + MFSFψ + ε (6)
FS Großenkategorie, in der sich Person i zumZeitpunkt t befindet,
MFSFψ Abweichung des (jeweiligen) Betriebseffektesvom Großenklasseneffekt.
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Okonometrische Spezifikation
y = W β + Dθ + FSδ + MFSFψ + ε
• Bisherige empirische Spezifikationen aber ohne Kontrolle furunbeobachtete Heterogenitat der Beschaftigten (θ) und/oderder Betriebe (ψ):
y = W β∗∗ + FSδ∗∗ + ν (7)
• Globaler Betriebsgroßeneffekt δ∗∗ enthalt indirekte Effekte derausgelassenen Variablen.
• δ∗∗ kann dargestellt werden als gewichteter Durchschnitt derHeterogenitat fur Beschaftigte (θ) und der fur Betriebe (ψ).
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Datenstruktur
ein Beispiel: 5 Personen, 2 Zeitpunkte, 3 Firmen
i t J(it) θi ψJ(it) θi − θi ψJ(it) − ψJ(i)
1 1 A θ1 ψA 0 01 2 A θ1 ψA 0 0
2 1 B θ2 ψB 0 02 2 B θ2 ψB 0 0
3 1 C θ3 ψC 0 03 2 C θ3 ψC 0 0
4 1 A θ4 ψA 0 (ψA − ψB)/24 2 B θ4 ψB 0 (ψB − ψA)/2
5 1 C θ5 ψC 0 (ψC − ψA)/25 2 A θ5 ψA 0 (ψA − ψC )/2
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Empirisches Vorgehen
1 Schatzung von Fixen Effekten fur Betriebe (ψ) und furBeschaftigte (θ):
y = W β + Dθ + Fψ + ε
• Betriebswechsler erlauben die getrennte Identifikation von θund ψ.
• FEiLSDVj-Methode: Aufnahme der Betriebsdummies;Mittelwertbereinigung auf Personenebene:
MDY = MDW β + MDFψ + MDε
wobei:
PD = D(D ′D)−1D ′
MD = I − PD
• Bezuglich des Storterms (ε) kann weiterhin Heteroskedastizitatund insbesondere Korrelation innerhalb von Betrieben gelten.
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• Zwei Probleme mit Schatzer:• Anzahl der Firmen: Matrix der Dimension (K + J)× (K + J)
muss invertiert werden.• Datensatz: es mussen J mittelwertbereinigte Firmendummies
fur alle Beobachtungen gespeichert werden.
• Classical-Minimum-Distance-Schatzer (CMD), um zweitesProblem zu beheben(Andrews et. al, 2006).
• Model wird getrennt fur Wechsler und Nichtwechslergeschatzt.
Wechsler: MDY1 = MDW β1 + MDFψ1 + MDε
Nicht-Wechsler: MDY2 = MDW β2 + MDFψ2+MDε,
• CMD-Schatzer ist ein restringierter Schatzer fur β und ψ ausβ1, β2 und ψ1.
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• Schatzung der Beschaftigtenheterogenitat:D θ = PDY − PDW β − PDF ψ
• Schatzungen von ψ und θ konnen nur innerhalb von Gruppenverglichen werden.
• Viele Firmen haben wenig Wechsler, weshalb deren ψ ungenaugeschatzt werden.
• Die berechnete Korrelation von ψ und θ ist geringer als dieKorrelation der tatsachlichen Parameter
• High wage workers, low wage firms?
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Empirisches Vorgehen
1 Schatzung von Fixen Effekten fur Betriebe (ψ) und furBeschaftigte (θ):
y = W β + Dθ + Fψ + ε
2 Fur beide Heterogenitaten werden gewichtete Mittelwerte proBetriebsgroße gebildet.
3 Schatzung einer Lohnregression ohne Fixe Effekte ergibtglobale Betriebsgroßeneffekte fur 30 Großendummies (δ∗∗):
y = W β∗∗ + FSδ∗∗ + ν
4 Welcher Anteil in der Varianz der δ∗∗ ist auf betriebliche undwelcher auf personliche Charakteristika zuruckzufuhren?
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Verwendete Daten
• Kombinierter Personen-Betriebs-Datensatz (LIAB) desInstituts fur Arbeitsmarkt- und Berufsforschung derBundesagentur fur Arbeit• Beschaftigtenstatistik• IAB-Betriebspanel
• 1995–2004; jahrliche Beobachtungen zum 30.06.
• Westdeutschland
• Vollzeitbeschaftigte, die mindestens viermal beobachtetwerden
• 3.530.306 Beobachtungen
• 605.651 Beschaftigte (19.366 Betriebswechsler)
• 1.677 Betriebe (durch Betriebswechsler alle miteinanderverbunden)
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Deskriptive Statistiken: Betriebsgroßenlohndifferentiale
0 .1 .2 .3 .4 .5Lohndifferential (in Prozentpunkten), verglichen mit der kleinsten Betriebsgröße
[5000+]
[1000,4999]
[500,999]
[200,499]
[100,199]
[50,99]
[20,49]
[10,19]
[1,9]
Bet
riebs
größ
e
Quelle: LIAB, 1995−2004.
kontrolliert für Sektorenunkonditional
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Mittelwerte von Betriebsvariablen
Gesamt Abweichungen vom Durchschnitta
Betriebsgroße
1–19 20–99 100–199 200–999 1000+
Branchentarifvertrag 0,71 -0,21 -0,14 -0,02 -0,13 -0,24
Firmentarifvertrag 0,10 -0,03 -0,02 -0,05 -0,02 -0,03
Betriebsrat 0,81 -0,53 -0,24 -0,15 -0,29 -0,33
Exportanteil 0,25 -0,05 -0,04 -0,02 -0,04 -0,07
Ertragslage: (sehr) gut 0,35 -0,03 -0,02 -0,00 -0,00 -0,05
Betriebsalter (Jahre) 18,05 -4,75 -1,43 -0,42 -1,34 -4,42
Investitionssumme proBeschaftigten (in 1.000 e)
9,49 -2,42 -0,03 -0,29 -0,43 -1,67
Technischer Stand derAnlagen: (sehr) gut
0,74 -0,05 -0,06 -0,02 -0,01 -0,12
Anzahl der Betriebe 1.677 87 392 333 973 348a Bei Kontrolle fur Branchenzugehorigkeit. Durchschnitt entspricht demungewichteten Mittel der einzelnen Betriebsgroßendurchschnitte.Weitere Kontrollvariablen in der Schatzung sind: Eigenstandiges Unternehmen, neunUrbanisierungsdummies.
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Mittelwerte von Personenvariablen
Gesamt Abweichungen vom Durchschnitta
Betriebsgroße
1–19 20–99 100–199 200–999 1000+
Frau 0,19 -0,02 0,01 0,00 0,01 0,00
Auslander 0,10 -0,04 0,00 0,00 0,02 0,02
Alter 40,52 -0,23 -0,23 0,24 0,17 0,05
Betriebszugehorigkeit(Jahre)
9,09 -1,97 -1,21 -0,23 0,61 2,80
Ohne Ausbildung/Abitur 0,19 -0,03 0,00 0,02 0,02 -0,01
Mit Ausbildung/Abitur 0,71 0,06 0,01 -0,01 -0,03 -0,02
FH/Universitatsabschluss 0,10 -0,03 -0,01 -0,01 0,02 0,03
Unqualifzierte Berufe 0,45 -0,17 -0,01 0,06 0,06 0,06
Qualifizierte Berufe 0,35 0,15 -0,01 -0,03 -0,05 -0,06
Hochqualifizierte Berufe 0,20 0,02 0,01 -0,02 -0,01 0,00
Anzahl der Betriebe 1.677 87 392 333 973 348a Bei Kontrolle fur Branchenzugehorigkeit. Durchschnitt entspricht dem ungewichtetenMittel der einzelnen Betriebsgroßendurchschnitte. Weitere Kontrollvariablen in derSchatzung sind: Meister, Mehr als ein Beschaftigungsverhaltnis.
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Lohnregressionen: Betriebsgroßeneffekte(1) (2) (3) (4) (5)
1–9 Referenzkategorie
10–19 0,104 0,085 0,074 0,046 0,037
20–49 0,187?? 0,107 0,102? 0,085 0,081
50–99 0,231??? 0,177??? 0,158??? 0,143?? 0,131??
100–199 0,243??? 0,192??? 0,146?? 0,174??? 0,139??
200–499 0,292??? 0,229??? 0,164??? 0,208??? 0,159???
500–999 0,326??? 0,258??? 0,191??? 0,233??? 0,186???
1000–4999 0,384??? 0,278??? 0,200??? 0,241??? 0,189???
5000+ 0,493??? 0,361??? 0,244??? 0,275??? 0,202???
Personenvariablen nein nein nein ja jaBetriebsvariablen nein nein ja nein ja36 Branchendummies nein ja ja ja ja
R2 0, 102 0, 171 0, 194 0, 638 0,64620 / 23
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Zerlegung des Betriebsgroßenlohndifferentials in Betriebs-und Personenkomponenten
Abhangige Variable: Globaler Betriebsgroßeneffekt; OLS-Schatzung
Koeffizient Koeffizient Koeffizient(Standardfehler) (Standardfehler) (Standardfehler)
Durchschnittlicher 1,018 0,690Personeneffekt (0,010) (0,136)
Durchschnittlicher 1,046 0,502Betriebseffekt (0,014) (0,226)
Konstante -0,0002 0,041 0,105(0,001) (0,015) (0,007)
R2 0,997 0,471 0,146
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13
2418 28
20
4
16
9
22
23
15
21
25
10
3
27
7
611
19
1
8
2
14
26
5
1712
29
3031
−.1
−.0
50
.05
Glo
bale
r B
etrie
bsgr
ößen
effe
kt
−.15 −.1 −.05 0 .05Durchschnittlicher Personeneffekt
13
241828
20
4
16
9
22
23
15
21
25
10
3
27
7
6 11
19
1
8
2
14
26
5
1712
29
30 31
−.1
−.0
50
.05
−.15 −.1 −.05 0 .05Durchschnittlicher Betriebseffekt
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Zusammenfassung
• Zusammengefugte Personen-Betriebsdaten erlauben es,zeitinvariante Heterogenitaten von Personen und Betriebengetrennt zu identifizieren.
• Eine Zerlegung des Betriebsgroßenlohndifferentials inPersonen- und Betriebs-Effekte zeigt, dassPersonenheterogenitat bedeutender ist.
• V Unterschiedliche (beobachtete und unbeobachtete)Produktivitat von Beschaftigten spielt eine große Rolle bei derErklarung von Betriebsgroßendifferentialen.
• V Evidenz, dass aus Sicht der Individuen Arbeitsplatze ingroßen und kleinen Betrieben zu großen Teilennutzenaquivalent sind.
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