Arbeitsmarktinstitutionen wie der Kündigungsschutz oder das System der Arbeitslosenunterstützung sind in den vergangenen zwei Jahrzehnten häufig als Erklärungsfaktor für erhebliche Unterschiede in den Arbeitslosenquoten von Industrieländer herangezogen worden. Zahlreiche theoretische wie empirische Studien haben dabei die Identifikation sowie die Quantifizierung der Arbeitsmarkteffekte von institutionellen Reformen zum Ziel gehabt. Obwohl sich aus der Theorie ableiten lässt, dass Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Arbeitsmarktinstitutionen ebenfalls bedeutsam sind, wurden diese in empirischen Studien bisher weitestgehend vernachlässigt.

Das zentrale Problem empirischer Studien ist, dass makroökonomische Arbeitsmarktmodelle schnell sehr groß werden, sobald Interaktionen Berücksichtigung finden. Die Schätzung eines Modells mit einer Reihe von Interaktionen aus Institutionen erfordert entweder genaue und umfassende theoretische Vorhersagen darüber, welche Interaktionen bedeutsam sind, oder eine große Anzahl an Beobachtungen, um zuverlässige Resultate zu erhalten. Da theoretische Studien hauptsächlich breite institutionelle Konzepte wie zum Beispiel die Verhandlungsmacht oder Kündigungskosten nutzen, kann keine direkte Umsetzung in ein empirisches datengestütztes Modell erfolgen. Zudem stehen nur relativ wenige Beobachtungen zur Verfügung, weshalb eine subjektive Beschränkung auf wenige Interaktionen erforderlich ist, was die Ermittlung verlässlicher Schätzergebnisse verhindert.

In dieser Studie wird ein bayesianischer model averaging Ansatz genutzt, um verlässliche Parameter für alle verfügbaren bivariaten Interaktionsterme zu schätzen. Mit Hilfe von 14 institutionellen Indikatoren, die 5 Gruppen (Produktmarktregulation, Kündigungsschutz, System der Arbeitslosenunterstützung, Arbeitsbesteuerungssystem, Lohnverhandlungssystem) zugeordnet werden können, werden 91 bivariate Interaktionen darauf untersucht, ob sie signifikant zur Erklärung der Arbeitslosigkeit beitragen.

Insgesamt werden 22 Interaktionsterme als signifikant identifiziert. Die empirischen Ergebnisse unterstreichen die Relevanz von Interaktionen als Bestimmungsfaktor der Arbeitslosigkeit. Mit anderen Worten kann die Berücksichtigung von Interaktionen den Erklärungsgehalt von Arbeitsmarktmodellen für die Arbeitslosigkeit signifikant erhöhen. Die Berechnung von marginalen institutionellen Effekten trägt zur Beantwortung der Frage bei, warum institutionelle Reformen in verschiedenen Ländern abweichende Einflüsse auf die Arbeitslosigkeit hervorrufen. Zudem helfen die Ergebnisse zu verstehen, wie Arbeitsmarktreformen ausgestaltet sein sollten, um den Arbeitsmarkt positiv zu beeinflussen.

Sachs, Andreas (2011), Institutions and Unemployment: Do Interactions Matter?, ZEW Discussion Paper No. 11-057, Mannheim. Download

Schlagworte

Unemployment, Institutions, Labor and Product Markets, Model Averaging, Institutional Interactions, Institutional Design