Schmid, Ramona Elisabeth
Three essays on wage inequality in Germany : the impact of automation, migration and the minimum wage
Drei Aufsätze zur Lohnungleichheit in Deutschland : der Einfluss von Automatisierung, Migration und des Mindestlohns
(Übersetzungstitel)
Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:100-opus-22544
URL: http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2023/2254/
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SWD-Schlagwörter: |
| Ungleichheit , Automatisierung , Migration , Mindestlohn |
Freie Schlagwörter (Deutsch): |
| Zerlegungsmethoden |
Freie Schlagwörter (Englisch): |
| Inequality , Decomposition Methods , Automation , Migration , Minimum Wage |
Institut: |
| Institut für Volkswirtschaftslehre |
Fakultät: |
| Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften |
DDC-Sachgruppe: |
| Wirtschaft |
Dokumentart: |
| Dissertation |
Hauptberichter: |
| Beißinger, Thomas Prof. Dr. |
Sprache: |
| Englisch |
Tag der mündlichen Prüfung: |
| 06.11.2023 |
Erstellungsjahr: |
| 2023 |
Publikationsdatum: |
| 05.12.2023 |
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Lizenz: |
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Veröffentlichungsvertrag mit der Universitätsbibliothek Hohenheim ohne Print-on-Demand
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Kurzfassung auf Englisch: |
| Economic inequality has increased in the majority of countries worldwide over the last three decades and is highly present in public discussion, political debate and scientific research. Due to the large number and complexity of driving forces behind changes in wage inequality, this cumulative dissertation focuses on three challenges of the German labour market.
The first paper addresses the question to which extent automation and robotization impact wage inequality in the manufacturing sector in Germany between 1996 and 2017. Applying decomposition analyses along the entire wage distribution, driving factors behind changes in wage inequality are identified. On the basis of administrative data and a new introduced measure of automation threat, which combines occupation- and requirement-specific scores of automation risk with yearly sector-specific robot densities, the study provides new evidence to existing literature. Besides the traditional factors education and age, the detailed decomposition analysis provides evidence that automation threat contributes significantly to rising wage inequality. On the one hand, changes in the composition of the workforce that is exposed to automation and robotization led to significant increases in wage inequality in the German manufacturing sector during the last two decades. On the other hand, evidence of a growing wage dispersion between occupations with low automation threat (especially associated with non-routine tasks) and occupations with high automation threat (especially associated with routine tasks) is revealed. This trend contributes to rising wage inequality as predicted by routine-biased technological change.
The second research study presents new evidence on immigrant-native wage differentials in consideration of regional differences between metropolitan and non-metropolitan areas between 2000 and 2019 in Germany. Since gaps in remuneration provide information on the effectiveness of immigration and labour market policies as well as identify the degree of economic integration of foreign workers, the analysis is currently of great importance. Using administrative data, aggregate decomposition results support the hypothesis that the majority of wage differentials can be explained by differences in observed characteristics. However, overall wage differentials at the median exhibit an increasing trend, and on average higher gaps in remuneration are revealed in urban areas. Detailed decomposition analyses show that the effects of explanatory factors not only change over time but the sources of gaps also vary along the wage distribution. Decisive explanatory variables in this context are the practised profession, the economic sector affiliation and labour market experience. Distinguishing between metropolitan and non-metropolitan areas provides evidence that especially differences in educational attainment impact immigrant-native wage gaps in urban areas.
The third paper evaluates the effects of the introduced national minimum wage in 2015 on the gender wage gap in Germany. Being confronted with a low-wage sector of considerable extent and comparably high wage differentials between men and women, this study on Germany provides necessary new insights in this area of research. On the basis of administrative data and counterfactual difference-in-differences analyses significant decreases of wage gaps between men and women that can be traced back to the introduced statutory wage floor are revealed. Especially at the lowest observed wage level and in the East of Germany the highest decreases are observable. The analysis, differentiated by educational level, age and occupational activity, provides detailed information on the effectiveness of the wage floor for different target groups. In particular, at lower wage levels for the least educated and middle aged workers the introduction of the minimum wage is the driving factor that significantly lowers group-specific gender wage gaps. Counterfactual decomposition analyses finally provide first evidence that in the West of Germany possible discrimination against women at the lowest wages is restricted by the wage floor. |
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Kurzfassung auf Deutsch: |
| In den letzten drei Jahrzehnten hat die wirtschaftliche Ungleichheit in den meisten Ländern der Welt zugenommen und ist in der öffentlichen Diskussion, politischen Debatte sowie wissenschaftlichen Forschung präsent. Aufgrund der Vielzahl und Komplexität der unterschiedlichen Einflussfaktoren auf Veränderungen der Lohnungleichheit, konzentriert sich diese kumulative Dissertation im Detail auf drei Herausforderungen des deutschen Arbeitsmarkts.
Die erste Forschungsstudie befasst sich mit der Frage, inwieweit Automatisierung und Robotisierung die Lohnungleichheit im verarbeitenden Gewerbe in Deutschland zwischen 1996 und 2017 beeinflussen. Anhand von Zerlegungsanalysen entlang der gesamten Lohnverteilung werden erklärende Faktoren für Veränderungen der Lohnungleichheit identifiziert. Auf Grundlage administrativer Daten und einer neu definierten Kennzahl, die die Automatisierungsbedrohung von Arbeitnehmenden schätzt und dabei berufs- und anforderungsspezifische Automatisierungswahrscheinlichkeiten mit jährlichen sektorspezifischen Werten zur Roboterdichte kombiniert, trägt die Studie neue Erkenntnisse zur bestehenden Literatur bei. Neben den traditionellen Faktoren Bildung und Alter, liefert die Analyse Belege dafür, dass die Bedrohung durch die Automatisierung erheblich zur steigenden Lohnungleichheit beiträgt. Einerseits führen Veränderungen in der Zusammensetzung der Arbeitskräfte, die der Automatisierung und Robotisierung ausgesetzt sind, zu einem signifikanten Anstieg der Lohnungleichheit im verarbeitenden Gewerbe während der letzten zwei Jahrzehnte. Andererseits zeigt sich eine wachsende Kluft in der Lohnverteilung zwischen Berufen mit geringer Automatisierungsbedrohung (mit meist nicht-routinemäßigen Aufgaben) und Berufen mit hoher Automatisierungsbedrohung (mit meist routinemäßigen Aufgaben). Dieser Trend trägt zu einer zunehmenden Lohnungleichheit bei, wie es durch den sogenannten routine-biased technological change vorhergesagt wird.
Die zweite Forschungsstudie präsentiert neue Erkenntnisse zu Lohnunterschieden zwischen ausländischen und deutschen Arbeitnehmenden unter Berücksichtigung regionaler Unterschiede in Metropol- und Nicht-Metropolregionen zwischen 2000 und 2019 in Deutschland. Da Lohnunterschiede Aufschluss über die Effektivität der Zuwanderungs- und Arbeitsmarktpolitik geben sowie den Grad der wirtschaftlichen Integration von Zuwanderern preisgeben, ist diese Analyse von aktueller Bedeutung. Unter Verwendung von administrativen Daten kann die Hypothese, dass der Großteil der Lohnlücke durch Unterschiede in beobachtbaren Merkmalen zwischen ausländischen und deutschen Arbeitnehmenden erklärt werden kann, mithilfe von Zerlegungsmethoden bestätigt werden. Insgesamt nehmen die Lohnunterschiede in der Mitte der Verteilung jedoch zu und in urbanen Gebieten werden im Durchschnitt größere Lohnunterschiede festgestellt. Detaillierte Zerlegungsanalysen zeigen, dass sich die Ausmaße der erklärenden Faktoren nicht nur im Laufe der Zeit ändern, sondern dass auch die Ursachen für Lohnunterschiede entlang der Lohnverteilung variieren. Entscheidende erklärende Variablen sind in diesem Zusammenhang der ausgeübte Beruf, die Zugehörigkeit zu einem bestimmten Wirtschaftszweig und die Arbeitsmarkterfahrung. Die getrennte Analyse von Metropol- und Nicht-Metropolregionen zeigt, dass insbesondere Unterschiede im Bildungsniveau die Lohnunterschiede in städtischen Gebieten beeinflussen.
Die dritte Forschungsarbeit bewertet den Einfluss des neu eingeführten Mindestlohns im Jahr 2015 auf geschlechtsspezifische Lohnunterschiede in Deutschland. Angesichts eines Niedriglohnsektors von beträchtlichem Ausmaß und vergleichsweise hohen Lohnunterschieden zwischen Männern und Frauen liefert diese Studie im Fall von Deutschland notwendige und neue Erkenntnisse in diesem Forschungsbereich. Auf Grundlage administrativer Daten und kontrafaktischer Differenz-von-Differenzen-Analysen wird eine signifikante Abnahme der Lohnunterschiede zwischen Männern und Frauen festgestellt, die auf den gesetzlichen Mindestlohn zurückgeführt werden kann. Die größten Rückgänge des geschlechtsspezifischen Lohngefälles sind in diesem Zusammenhang für das niedrigste Lohnniveau, insbesondere in Ostdeutschland, zu beobachten. Differenziert nach Bildungsniveau, Alter und Tätigkeit im Beruf liefert die Analyse detaillierte Informationen über die Wirksamkeit der Lohnuntergrenze für verschiedene Gruppen der Arbeitskräfte. Vor allem für untere Lohnniveaus der am wenigsten gebildeten Arbeitnehmenden und der Gruppe mit mittlerem Alter ist die Einführung des Mindestlohns der treibende Faktor, der zur Reduktion gruppenspezifischer Lohnunterschiede zwischen den Geschlechtern beiträgt. Kontrafaktische Zerlegungsanalysen liefern schließlich erste Hinweise dafür, dass in Westdeutschland eine mögliche Diskriminierung gegenüber Frauen im untersten Lohnniveau durch die Lohnuntergrenze eingeschränkt wird. |
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10.01.24 |