Die räumliche Mobilität von Arbeitslosen in Westdeutschland. Ergebnisse aus dem Projekt P5 – Flexibilisierungspotenziale heterogener regionaler Arbeitsmärkte durch räumliche Mobilität. DFG-Arbeitstreffen, Mannheim 17.03.2005 Melanie Arntz und Prof. Dr. Horst Entorf

Agenda Motivation und Fragestellung Theoretischer Ansatz: Mehr-Regionen Suchmodell Daten Methodischer Ansatz: Verweildauermodell mit konkurrierenden Risiken 5. Ergebnisse Mobilitätseffekte individueller Charakteristika Mobilitätseffekte regionaler Bedingungen Mobilität und Arbeitslosigkeitsdauer 6. Fazit und Ausblick

1. Motivation und Fragestellung Räumliche Mobilität von Arbeitskräften wichtig für Ausgleich regionaler Ungleichgewichte nach regionalen Schocks in den USA Blanchard und Katz (1992) Räumliche Mobilität von Arbeitskräften in Europa/Deutschland ebenfalls wichtiger, jedoch langsamer Anpassungsmechanismus Decressin und Fatás (1995), Möller (1995) Decressin (1994), Puhani (1999) Blanchard und Katz: Positive regionale Beschäftigungsschocks werden bereits ab dem ersten Jahr durch Netto-Zuzug um 52% kompensiert, während ein Anstieg der Beschäftigungsquote und der Partizipationsrate einen geringeren Teil ausmachen. Nach 5 Jahren geht der gesamte Anstieg der Beschäftigung nur noch auf Zuzug zurück; Beschäftigungsquote und Partizipationsrate sind wieder auf ihrem alten, langfristigen Niveau. Decressin und Fatas: Vergleichsstudie zu Blanchard und Katz für Europa In Europa führt positiver regionaler Schock erst ab dem zweiten Jahr überhaupt zu Netto-Zuzug und erreicht erst nach drei Jahren einen Anteil am Beschäftigungsanstieg von etwa 50%. Ein positiver Schock wird in den ersten Jahren hauptsächlich durch einen Anstieg der Partizipation am Arbeitsmarkt kompensiert. Möller: Regionaler Schock der zu erhöhter Arbeitslosigkeit führt, wird durch Netto-Abwanderung langfristig kompensiert, d.h. die Arbeitslosenquote kehrt langfristig wieder zu ihrem langfristigen Niveau zurück. Es gibt jedoch Anpassungsverzögerungen, so dass Netto-Abwanderung erst nach 2-3 Jahren einsetzt. Puhani: Studie zur internen Mobilität (Migrationsströme) in Westdeutschland, Frankreich, Italien Abschätzung der Elastizität der wanderungsbedingten Bevölkerungsveränderung auf steigende Arbeitslosigkeit und Löhne. Elatsizitäten in Westdeutschland deutlich höher als in Italien und Frankreich, aber dennoch klein im Verhältnis zu USA. Um etwa die Hälfte eines Schocks mit erhöhter Arbeitslosigkeit durch Abwanderung zu kompensieren vergehen in Westdeutschland 4 Jahre

Evidenz für Westdeutschland zu individuellem Migrationsverhalten Windzio (2004) Abhängigkeit der Effektivität räumlicher Mobilität von individuellen Migrationsverhalten Fokus auf dem Migrationsverhalten der Gruppe der Arbeitslosen Int. Studien zur Mobilität von Arbeitslosen: Kettunen (2002) Yankow (2002) Studien für Ost-West Migration von z.B. Hunt (1999), Parikh und Leuvensteijn (2002) Hunt, Parikh/Leuvensteijn: Disparitäten in Arbeitslosigkeit und Löhnen sind wichtige Determinanten interner Migration (Migrationsströme zwischen 16 Bundesländern) Einfluß dieser Faktoren auch bei zusätzlichen Kontrollvariablen signifikant –Y Ost-West-Wanderungen stärker durch ökonomische Motive geprägt Decressin: Ökonomische Disparitäten in Arbeitslosigkeit und Löhnen wichtige Determinanten der Migrationsströme zwischen westdeutschen Bundesländern Ökonomische Disparitäten haben jedoch keinen signifikanten Einfluss mehr, nachdem andere Variablen (Infrastruktur, Distanz, Wohnraumverfügbarkeit, Lebensqualitätsproxy..) hinzugefügt wurden  Ökonomische Anreize in Westdeutschland nicht so wichtig wie für die Wanderungsbewegungen zwischen Ost- und Westdeutschland?! Windzio: Interne Mobilität zwischen Nord- und Süddeutschland (Verweildauermodell!) Weniger Abwanderung in Regionen mit hoher Arbeitslosigkeit – kein Test des Einflusses von Disparitäten Kettunen: Kein Einfluss der regionalen Arbeitsnachfrage auf die Mobilitätswahrscheinlichkeit Yankow: Kein signifikanter Einfluss von lokalem Beschäftigungswachstum und lokaler Arbeitslosigkeit, aber erwarteter und signifikanter Einfluss des Beschäftigungsniveaus und des Lohnniveaus

Fragestellungen: Wählen Arbeitslose Suchstrategien, die eine Abwanderung aus Regionen mit ungünstigen Wiederbeschäftigungschancen begünstigen? Wie beeinflussen institutionelle Faktoren diese Suchstrategien? Führt eine extensive aktive Arbeitsmarktpolitik in der Region zu einem Locking-in Effekt? Westerlund, 1997/1998 Fredriksson, 1999 Westerlund 1997: ALMP als ein Substitut für Migration, Teilnahme kann negative oder positive Auswirkungen haben Ein Anstieg von ABM und FbW Maßnahmen in der Region hat einen signifikant negativen Effekt auf die Abwanderung (Migrationsströme in Schweden) Alternativ, aber nicht der Fokus hier: Arbeitslosenversicherung (Goss und Paul, 1990; Hassler et al., 2001; Tatsiramos, 2002)

2. Mehr-Regionen Suchmodell (vgl. Damm und Rosholm 2003, Thomas 1998) Suche über zwei Teilmärkte k = d(istant), l(ocal) Der Arbeitssuchende behält einen Job für immer Lohnangebote beider Teilmärkte werden aus bekannten Lohnverteilungen fk(w,t) gezogen Ein Lohnangebot in k erfolgt mit einer Wahr-scheinlichkeit k(ek,t) als steigende und konkave Funktion der Suchanstrengung ek in k, el+ek = 1 Arbeitssuchender maximiert den erwarteten Gegenwartwert der Jobsuche durch Wahl von wkr und ek

Gegenwartswert der Arbeitssuche: Wahl des Reservationslohns:

Allokation der Suchanstrengungen: Veränderung in l (z.B. regionaler Schock) bewirkt Veränderung von ed ! Für die gegebene Suchstrategie des Arbeitssuchenden lässt sich nun die Wahrscheinlichkeit eines Abgangs in Periode t in den Zielzustand k beschreiben als:

Die Wahrscheinlichkeit eines Abgangs aus Arbeitslosigkeit in den Teilmarkt k in t ist nun: mit hl als lokalem Abgangshazard und hd als Migrationshazard. Hypothesen: Lokale Arbeitsmarktbedingungen verändern hd durch eine Verschiebung der Suchallokation Lokale Arbeitsmarktprogramme (ABM, FbW) reduzieren hd durch eine Reduktion der Suchintensität in d

3. Daten IAB Beschäftigtenstichprobe 1975-1997 – regional Registerdatensatz mit Beschäftigungsspells und Informationen über Bezug von Arbeitslosengeld, Arbeitslosenhilfe, Unterhaltsgeld 1%ige Stichprobe der sozialversicherungspflichtigen Beschäftigung (keine Beamten, Selbstständigen etc.) ~500.000 westdeutsche Individuen im Zeitraum Großer Datensatz, relativ wenige Variablen

Inf. zur Mikrozensusregion des Arbeitsplatzes Information vor und nach einem Arbeitslosig-keitsspell für die Unterscheidung zwischen lokalem Abgang und Migration Def. Migration: Arbeitsaufnahme in einer anderen als der eigenen oder benachbarten Arbeitsmarktregion Sample (vgl. Lüdemann et al., 2004): Westdeutsche Arbeitslosigkeitsspells (ohne West-Berlin) zwischen 1982 und 1995 Alter zu Beginn der Arbeitslosigkeit 26-41 Jahre Keine Unterscheidung zwischen spekulativer und vertragsbedingter Migration möglich!

Nachteil 1: Keine registrierte Arbeitslosigkeit Notwendigkeit eines Proxies für registrierte Arbeitslosigkeit (Fitzenberger/Wilke, 2004) Verwendung des Proxies von Lee/Wilke (2005): B T t  4 Wochen 4 (6) Wochen 4 Wochen  Abgang in l/d ≥ 4 Wochen Zensierung Insgesamt 80,360 Spells, 27.7 % rechtszensiert, 63.6% mit Abgang innerhalb der Region, 8.7% mit Migration

Untersuchung einer Mischung aus dem Nachteil 2: Abgang in Beschäftigung kann auch Abgang in ABM etc. sein (unbeobachtet). Keine Untersuchung des direkten Effektes der Teilnahme an einem Programm Untersuchung einer Mischung aus dem Effekt von lokalen AAMP auf die Suchstrategie von Arbeitslosen vor der Teilnahme an einem Programm Indirekten Effekt einer früheren Teilnahme ABM und FbW mobilitätshemmend (Fredriksson und Johansson, 2003) Nur frühere ABM mobilitätshemmend (Lindgren und Westerlund, 2003) Regionen mit einem hohen ABM/FbW –Anteil haben evtl. eine große Zahl an Arbeitslosen mit AAMP-Erfahrungen

4. Ökonometrischer Ansatz Mobilität im Laufe der Arbeitslosigkeitsdauer nicht unbedingt konstant  Berücksichtigung der Zeitabhängigkeit im Rahmen von Verweildauermodellen Kettunen (2002), Yankow (2002) Windzio (2004) Abgänge in zwei verschiedene Zustände l und d Modell konkurrierender Risiken unter der Annahme konditional unabhängiger Risiken Tagesgenaue Daten  Stetiges Verweildauermodell Getrennte Schätzungen für Frauen und Männer Unabhängigkeitsannahme: Annahme, dass Übergangshazard in Zustand k unabhängig ist von dem Übergangshazard in Zustand k2, konditional auf alle Kovariate (vgl. Unabhängigkeit irrelevanter Alternativen in der discrete-choice Literatur) Annahme erfüllt, wenn Zielzustände exogen und nicht von Entscheidungen der Akteure abhängen oder die Kovariate die relevanten Entscheidungsparameter erfassen Der zum Zeitpunkt t beobachtete Übergangshazard kann somit als Summe der Einzelhazards verstanden werden. IIA: Red bus – blue bus Problem (Wahl zwischen Auto (0.5) und rotem Bus (0.5)  hinzufügen der Alternative roter Bus reduziert Wahrscheinlichkeit der Wahl eines Autos auf 0.33!)

A: Stratified Cox proportional hazard model (Kalbfleisch/Prentice 1980, Chamberlain 1985, Ridder/Tunali 1999) hkj (tij|xij, vj)  Abgangsspezifischer Hazard in Arbeitsmarktregion j tij  Arbeitslosigkeitsdauer von Individuum i in Region j hkj(tij, j)  Flexibler Baseline Hazard j  Unbeobachteter Effekt der Arbeitsmarktregion j Xij(tij)  Zeitkonstante und zeitvariante Charakteristika (teilweise als lag) Standardfehler korrigiert für Clusterung von Individuen in Regionen  Vermeidung von downward biased Standardfehlern (Moulton, 1990) Problem Modell A: Keine Berücksichtigung unbeobachteter Heterogenität auf der individuellen Ebene  Modell B zum Vergleich

B: Log-logistic accelerated failure time model Lineare Spezifizierung der Arbeitslosigkeitsdauer:  ui mit logistischer Verteilung und Shape Parameter . Parametrische Spezifizierung der Hazard-Funktion mit möglichem nicht-monotonen Verlauf. Berücksichtigung unbeobachteter Heterogenität auf der individuellen Ebene, h(t|)= h(t) mit  ~ gamma mit E()=1 und Var() =  Berücksichtigung von unbeobachteten, zeitinvarianten Effekten auf der Ebene der Arbeitsmarktregionen durch entsprechende Dummies

 Simulation von d; Modell A: Marginale Effekte auf die Mobilität (vgl. Lancaster, 1990; Thomas, 1996) In einem Modell unabhängiger konkurrierender Risiken lässt sich der qualitative Effekt einer Variable x auf die Mobilitätswahrscheinlichkeit d nicht direkt ablesen, da gilt: Marginaler Effekt: Zur Interpretation marginaler Effekt auf Pi_d daher sinnvolle Größe!  Simulation von d; Modell A:

Konditionale Mobilitätswahrscheinlichkeit Verlauf der Hazard-Funktion hd nicht als Veränderung der Mobilitätswahrscheinlichkeit im Zeitablauf interpretierbar, da Mobilitätswahrscheinlichkeit in t konditional auf einen Abgang in t gegeben ist als: Simulation von Pd für Modell A und B Modell A: Ohne Stratifizierung, dafür Dummies für Arbeitsmarktregionen

Zeitinvariante, individuelle Kovariate Alter, Bildung, Familienstand Erwerbshistorie: vorheriger Jobstatus, vorheriger Beschäftigungssektor Dauer des vorherigen Besch.-verhältnisses frühere Arbeitslosigkeit Gesamtdauer früherer Arb.-perioden vorheriges Lohneinkommen (Quintil) vorheriger Recall Dummies für Zeitperioden und Quartal

Zeitvariante, regionale Indikatoren Informationen der IAB Beschäftigtenstichprobe: Beschäftigungswachstum, Turnover, Industrie-struktur, Anteil hochqualifizierter Jobs in der Region Daten auf Arbeitsamtsbezirksebene2: Relative Arbeitslosen-Vakanzen Relation1 Arbeitslosen-Vakanzen-Relation1 ABM-Quote1 Anteil der Männerarbeitslosigkeit Einwohner-Arbeitsplatzdichte 1Variablen mit 1-year lag 2 Quartalsgenaue Variablen (sonst Jahresebene) Gesamtwirtschaftliche Einstellungsrate

5. Ergebnisse – Modellübersicht Männer Modell A Modell B l d Individuelle KV X Regionale KV 180 AMR Dummies Strata (180 AMR)  0.659 0.858  0.392 1.800 P-Value H0:  = 0 0.000 2 (df) Clustering Test 315.86(41) 79.71(41) Anzahl Spells 49.617 Anzahl Abgänge 34.907 4.757 Log-Likelihood -174247.1 -23127.0 -66899.0 -17180.6

Modellübersicht Frauen Modell A Modell B l d Individuelle KV X Regionale KV 180 AMR Dummies Strata (180 AMR)  0.760 0.884  0.457 2.130 P-Value H0:  = 0 0.000 2 (df) Clustering Test 156.19 (41) 74.53 (41) Anzahl Spells 30,743 Anzahl Abgänge 16,172 2,229 Log-Likelihood -75,701.5 -10,275.9 -37,193.7 -8,825.5

Mobilitätseffekte individueller Charakteristika, Männer Modell A Modell B Variablen l d d d Referenzperson 13.5% 9.0% Ohne Berufsausbildung -0.113*** -0.280*** -2.0 -1.5 Universitätsabschluss -0.272*** 0.150* 4.1 3.0 1. Lohnquintil -0.295*** -0.265*** 0.1 -0.1 5. Lohnquintil -0.003 0.460*** 6.6 3.7 Vorheriger Recall 0.384*** -0.739*** -8.8 -4.5 Vorh. Arbeitslosigkeit 0.211*** -0.075* -2.9 -1.8 Vorh. Arbeitsl.-dauer (Mon.) -0.007*** -0.011*** 0.0 Restliche Kontrollvariablen X Mobilitätswahrscheinlichkeit der Referenzperson innerhalb von 3 Jahren Marginale Effekte für beide Modelle Mobilitätseffekte von Bildung Geringqualifizierte längere Arbeitslosigkeitsdauer und geringere Mobilität als Referenzgruppe Hochqualifizierte signifikant mobiler 4) Einfluss Lohnquintil (Lüdemann et al., Biewen und Wilke) bei single-risk Modellen positiv auf Abgangshazard. Modell konkurrierender Risiken deutet auf nur höheren Migrationshazard hin – regionale Mobilität für Leute mit finanziellen Ressourcen und entsprechenden Lohnerwartungen in der Zukunft. 5) Mobilitätshemmende Wirkung eines vorherigen Recalls – lokale Orientierung („Warteposition“) 6) Positiver Effekt auf den lokalen Abgangshazard (vgl. Lüdemann et al.  positiver Effekt auf single-risk hazard), aber negativer Effekt auf den Migrationshazard (aufgebrauchte Ressourcen?, geringe Erwartungen bezgl. der Dauer einer neuen Beschäftigung) 7) Arbeitslosigkeitsdauer negativen Effekt auf beide Hazards (Verlust von Humankapital) Signifikanzniveaus: ***: 1% **: 5% *: 10%

Mobilitätseffekte individueller Charakteristika, Frauen Modell A Modell B Variablen l d d d Referenzperson 13.0% 14.9% Ohne Berufsausbildung -0.146*** -0.398*** -3.0 -2.8 Universitätsabschluss -0.207*** 0.079 2.9 3.0 1. Lohnquintil -0.252*** -0.659*** -4.4 -4.2 5. Lohnquintil -0.126** 0.376*** 6.2 4.2 Vorheriger Recall 0.188*** -0.664*** -7.0 -6.0 Vorh. Arbeitslosigkeit 0.277*** 0.106* -1.5 -1.0 Vorh. Arbeitsl.-dauer (Mon.) -0.004*** -0.013*** -0.1 Weitere Kontrollvariablen X Mobilitätswahrscheinlichkeit der Referenzfrau Ergebnisse sehr ähnlich zu denen für Männer Mobilitätsfördernde Bildung Mobilitätsförderndes Lohneinkommen, aber mobilitätshemmende Wirkung eines geringen Lohneinkommens im Vergleich zu Männern Mobilitätshemmende Wirkung eines Recalls etc. Signifikanzniveaus: ***: 1% **: 5% *: 10%

Mobilitätseffekte regionaler Charakteristika, Männer Modell A Modell B Variablen l d d Individuelle KV X Restliche regionale KV1 Beschäftigungswachstum 0.019*** -0.010 -0.3 -0.2 Turnover 0.001 -0.004 -0.1 0.0 Relative AV-Relation -0.039 0.152*** 2.5 1.6 AV-Relation -0.005*** -0.005** ABM-Quote -0.003 Gesamtw. Einstellungsrate 0.008 0.027** 0.2 Beschäftigungswachstum erhöht lokalen Abgangshazard (direkter Effekt + indirekter Effekt?). Kein eindeutiger Effekt auf die Suchallokation, da Effekt auf Migrationshazard zwar erwartetes Vorzeichen, aber insignifikant  negativer Effekt auf Mobilität wegen schnellerer lokaler Abgänge, nicht wegen veränderter Suchstrategie Labor Turnover keinen signifikanten Einfluss  gegenläufige Effekte? (höhere job offer arrival rate und höhere Kündigungswahrscheinlichkeit neutralisieren Effekt auf Reservationslöhne, aber direkter positiver Effekt überraschenderweise nicht sichtbar). Kein Effekt auf die Mobilität Schlechtere Arbeitsnachfragesituation in der Region relativ zu anderen Regionen erhöht signifikant den Migrationshazard und hat keinen signifikanten Einfluss auf den lokalen Abgangshazard. Die Mobilitätswahrscheinlichkeit eines Arbeitslosen in einer Regionen mit einer relativen uv-ratio, die um eins erhöht ist, ist um 2.5 Prozentpunkte erhöht. Dies spricht dafür, dass Arbeitslose in der gewünschten Weise auf regionale Arbeitsmarktbedingungen reagieren und tendenziell aus Regionen abwandern, die einen relativ ungünstige Arbeitsmarktlage aufweisen. Die uv-ratio bei gegebenem relativen Verhältnis zu anderen Regionen senkt den lokalen Abgangshazard (direkter Effekt), aber senkt zudem auch den Migrationshazard. Mit anderen Worten, eine Verschlechterung des Gesamtsystems bei gleichbleibenden relativen Verhältnissen zwischen den Regionen, verlängert die Arbeitslosigkeitsdauer und bewirkt keine Veränderung der Mobilitätswahrscheinlichkeit. ABM-Quote hat keine signifikanten Effekte  Kein indirekter Locking-in Effekt Wie bereits in Literatur gefunden (Jackman und Savouri, 1992; Büttner 1999) ist Migration pro-zyklisch höher, falls die gesamtswirtschaftliche Einstellungsrate höher ist. Dieser konjunkturelle Effekt in dieser Spezifikation teilweise auch schon durch das uv-Verhältnis abgegriffen. Vergleich zu anderen Studien: Windzio (2004) – negativer Effekt der lokalen Arbeitslosenquote auf Mobilität Kettunen (2002) – kein Effekt der lokalen Arbeitsnachfrage Yankow (2002) – sehr ähnlicher Effekt von Besch.-wachstum; kein Effekt von Arbeitslosigkeit; erwarteter Effekt regionaler Beschäftigung; erwarteter Effekt von regionalen Löhnen (Baustelle!!) Signifikanzniveaus: ***: 1% **: 5% *: 10% 1 Industriestruktur (6 Sektoren), Anteil hochqualifizierter Beschäftigter, Einwohner-Arbeitsplatzdichte, Anteil der Männerarbeitslosigkeit

Mobilitätseffekte regionaler Charakteristika, Frauen Modell A Modell B Variablen l d d Individuelle KV X Restliche regionale KV1 Beschäftigungswachstum 0.014*** -0.011 -0.3 -0.2 Turnover 0.011*** 0.001 -0.1 0.0 Relative AV-Relation -0.080** 0.042 1.4 1.3 AV-Relation -0.005*** -0.012** ABM-Quote -0.018*** -0.039 Gesamtw. Einstellungsrate 0.014* 0.029 0.2 Ähnliche effekte wie bei Männern, aber Turnover hat signifikant positiven Effekt den lokalen Hazard weniger starke und etwas anders gelagerte Reaktion auf die relative Arbeitsmarktlage (marginaler Effekt: 1.4 Prozentpunkte) Sig. negativer Effekt der ABM-Quote auf den lokalen Abgangshazard (größere Bedeutung für Frauen?  höhere Reservationslöhne) und nicht sig. Negativer Effekt auf Migrationshazard, so dass sehr schwache Evidenz, dass evtl. ein Locking-in Effekt existiert. Signifikanzniveaus: ***: 1% **: 5% *: 10% 1 Industriestruktur (6 Sektoren), Anteil hochqualifizierter Beschäftigter, Einwohner-Arbeitsplatzdichte, Anteil der Männerarbeitslosigkeit

Unterschiede nach Bildungsniveau, Modell A Ohne Berufsausbildung Universität. Variablen d d Referenzperson 11.0 % 28.4 % Individuelle KV X Restliche regionale KV1 Beschäftigungswachstum -0.6 0.5 Turnover 0.0 -0.2 Relative UV-ratio 1.1 3.6 UV-ratio ABM-Quote 0.3 -0.4 Gesamtw. Einstellungsrate 1.0 Anzahl Spells 22,916 5,423 Anzahl Abgänge l/d 14,767/1,370 2,551/1,071 Mobilitätsunterschiede der Referenzperson Kein Vergleich zu AFT-modell wegen Problemen Marginale Effekte auf relative Bedingungen der Arbeitsnachfrage absolut und relativ geringer für Geringqualifizierte als für Hochqualifizierte  ungünstig für Mobilität als Anpassungsmechanismus, da großer Anteil der Arbeitslosen geringqualifiziert und stark von der lokalen Arbeitsmarktlage abhängig!

Mobilität und Arbeitslosigkeitsdauer - Männer (a) Cox prop. Hazards Modell (b) Log-logistisches AFT-Modell

Mobilität und Arbeitslosigkeitsdauer - Frauen (a) Cox prop. Hazards Modell (b) Log-logistisches AFT-Modell

6. Fazit und Ausblick Mobilitätseffekte individueller Charakteristika dominieren Effekte der Arbeitsmarktbedingungen Arbeitslose, insbesondere Männer und Hochqualifizierte, passen ihre Suchstrategie teilweise an regionale Arbeitsmarktbedingungen an Geringe Reaktion von Geringqualifizierten auf regionale Schocks problematisch im Hinblick auf einen Anpassungsmechanismus durch räumliche Mobilität Keine (sehr geringe) mobilitätshemmende Wirkung einer hohen lokalen ABM-Quote für Männer (Frauen) Anstieg der Mobilitätswahrscheinlichkeit mit der Suchdauer Punkt 1: Bildung, Lohnquintil etc. Punkt 2: Gegensatz zu Kettunen, konsistent mit Yankow Konsistent mit Decressin (1994) zu internen Migrationsströmen Gegensatz zu Windzio Decressin und Windzio nicht direkt vergleichbar Keine Untersuchung von Lohndisparitäten sondern nur von Disparitäten der Arbeitsnachfrage  Forschungsbedarf Punkt 3: Großer Teil der Arbeitslosen geringqualifiziert und stark von lokaler Arbeitsmarktlage abhängig. Regionaler Schock führt zwar zu Abwanderungsreaktion, jedoch auf einem geringen Niveau, so dass vor allem verlängerte Arbeitslosigkeit die Folge Punkt 4: - Teilnahme an Maßnahme kann dennoch Locking-In Effekt bewirken  Forschungsbedarf

Weiterer Forschungsbedarf: Locking-in Effekte der Teilnahme an AAMP? Rolle der Arbeitslosenunterstützung? Einfluss von Faktoren im Zeitablauf? Relevanz von Pull-Faktoren? Mögliche methodische Weiterentwicklungen: Berücksichtigung unb. ind. Heterogenität im Modell A Modell abhängiger konkurrierender Risiken Quantilsregressionen zur Analyse der Effekte im Laufe der Arbeitssuche Vergleich der Ergebnisse mit Datensatz der Identifikation registrierter Arbeitslosigkeit erlaubt Punkt 1: Leider kein direkter Vergleich zu anderen Studien/Ländern möglich – Anstieg steil? Punkt 2: Langsame Anpassungsprozesse (Mäller, Decressin und Fatas) suggerieren, dass regionale Charakteristika