Educational (mis)match and skill utilization in Germany : assessing the role of worker and job characteristics
item.page.bibb.id
176847
Loading...
Date
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
item.page.bibb.publisherplace
item.page.bibb.participation
BIBB-Mitarbeiter
item.page.bibb.citedinbibb
item.page.bibb.researchfocus
Ausbildungsmarkt und Beschäftigungssystem
item.page.bibb.reviewof
item.page.bibb.citationdr
Abstract
"This paper provides precise figures on the incidence and wage penalties of mismatching in Germany. We use the BIBB/BAuA Employment Survey 2006 to compute two different measures of person-to-job matching. A first measure indicates an educational (mis)match, i.e., whether a worker's attained level of education corresponds to the qualificational requirements of his or her job. Second, - and different from most other studies - we observe a skill (mis)match that reflects the correspondence between the skills of the job holder and the skill requirements of the job. We explore whether and the extent to which results on mismatch differ between these measures and explain the probability of being (mis)matched by different sets of worker and job characteristics. We also examine wage penalties for mismatching in Germany, considering a large number of controls for workers and, in addition to most earlier studies, job heterogeneity; we use random intercept models with workers nested in occupations. Our results indicate that large shares of over- or under-educated workers in Germany have skills that correspond to the skill requirements of their jobs. Furthermore, there are workers perfectly matched with respect to their education who, nevertheless, feel under- or over-challenged by their jobs' skill requirements. Random intercept models reveal that beyond worker characteristics, i.e., human capital compensation (heterogeneous ability) and career mobility rationalities, job characteristics play a role in the mismatching variance and its real or apparent wage penalties." (Authors' abstract, BIBB-Doku)
"Der Artikel bietet detaillierte Ergebnisse zur Inzidenz und zu den Lohneinbußen von fehlqualifizierter Beschäftigung in Deutschland. Wir nutzen die BIBB/BAuA-Erwerbstätigenbefragung 2006, um zwei verschiedene Maße des Matchings zwischen Erwerbstätigen und ihren Arbeitsplätzen zu berechnen. Ein erstes Maß zeigt eine formale Fehlqualifizierung an und beinhaltet, inwieweit das Niveau des erreichten beruflichen Bildungsabschlusses mit der qualifikatorischen Anforderung des Arbeitsplatzes übereinstimmt. Zweitens - und anders als die meisten anderen Studien - betrachten wir fähigkeitsbezogenes Mismatching, das die Entsprechung zwischen den fachlichen Kenntnissen und Fähigkeiten der Erwerbstätigen mit den Anforderungen des Arbeitsplatzes an diese widerspiegelt. Wir untersuchen, ob und inwieweit sich die Befunde zu Mismatching zwischen diesen Maßen unterscheiden und versuchen das Auftreten von Mismatching durch Merkmale der Erwerbstätigen und Arbeitsplätze zu erklären. Wir untersuchen weiterhin die mit fehlqualifizierter Beschäftigung verbundenen Lohneinbußen in Deutschland und berücksichtigen dabei eine große Zahl von Kontrollvariablen auf der Personenebene und - zusätzlich zu den meisten früheren Studien - die Heterogenität zwischen Arbeitsplätzen; wir verwenden Random-Intercept-Modelle mit Erwerbstätigen in Berufen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass große Anteile der formal Über- oder Unterqualifizierten in Deutschland fachliche Fähigkeiten und Kenntnisse haben, die zu den Anforderungen des Arbeitsplatzes passen. Gleichzeitig gibt es Erwerbstätige, die formal passend qualifiziert beschäftigt sind, sich aber in Bezug auf ihre fachlichen Kenntnisse und Fähigkeiten unter- oder überfordert fühlen. Random Intercept-Modelle zeigen, dass über Eigenschaften der Erwerbstätigen hinaus, d.h. Humankapital (heterogene Fähigkeiten) und berufliche Aufstiegserwartungen, Arbeitsplatzmerkmale eine Rolle bei fehlqualifizierter Beschäftigung und ihren tatsächlichen oder scheinbaren Lohneinbußen spielen." (Autorenreferat, BIBB-Doku)
"Der Artikel bietet detaillierte Ergebnisse zur Inzidenz und zu den Lohneinbußen von fehlqualifizierter Beschäftigung in Deutschland. Wir nutzen die BIBB/BAuA-Erwerbstätigenbefragung 2006, um zwei verschiedene Maße des Matchings zwischen Erwerbstätigen und ihren Arbeitsplätzen zu berechnen. Ein erstes Maß zeigt eine formale Fehlqualifizierung an und beinhaltet, inwieweit das Niveau des erreichten beruflichen Bildungsabschlusses mit der qualifikatorischen Anforderung des Arbeitsplatzes übereinstimmt. Zweitens - und anders als die meisten anderen Studien - betrachten wir fähigkeitsbezogenes Mismatching, das die Entsprechung zwischen den fachlichen Kenntnissen und Fähigkeiten der Erwerbstätigen mit den Anforderungen des Arbeitsplatzes an diese widerspiegelt. Wir untersuchen, ob und inwieweit sich die Befunde zu Mismatching zwischen diesen Maßen unterscheiden und versuchen das Auftreten von Mismatching durch Merkmale der Erwerbstätigen und Arbeitsplätze zu erklären. Wir untersuchen weiterhin die mit fehlqualifizierter Beschäftigung verbundenen Lohneinbußen in Deutschland und berücksichtigen dabei eine große Zahl von Kontrollvariablen auf der Personenebene und - zusätzlich zu den meisten früheren Studien - die Heterogenität zwischen Arbeitsplätzen; wir verwenden Random-Intercept-Modelle mit Erwerbstätigen in Berufen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass große Anteile der formal Über- oder Unterqualifizierten in Deutschland fachliche Fähigkeiten und Kenntnisse haben, die zu den Anforderungen des Arbeitsplatzes passen. Gleichzeitig gibt es Erwerbstätige, die formal passend qualifiziert beschäftigt sind, sich aber in Bezug auf ihre fachlichen Kenntnisse und Fähigkeiten unter- oder überfordert fühlen. Random Intercept-Modelle zeigen, dass über Eigenschaften der Erwerbstätigen hinaus, d.h. Humankapital (heterogene Fähigkeiten) und berufliche Aufstiegserwartungen, Arbeitsplatzmerkmale eine Rolle bei fehlqualifizierter Beschäftigung und ihren tatsächlichen oder scheinbaren Lohneinbußen spielen." (Autorenreferat, BIBB-Doku)
Description
H. OnlineFirst, 17.02.2016