Three essays on the labor market effects of technological change and unemployment benefits

Brall, Franziska

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Brall, Franziska

Three essays on the labor market effects of technological change and unemployment benefits

Drei Aufsätze zu den Arbeitsmarkteffekten von technologischem Wandel und der Arbeitslosenunterstützung

(Übersetzungstitel)

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:100-opus-22691
URL: http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2024/2269/

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SWD-Schlagwörter:

Technischer Fortschritt , Matching , Gewerkschaft , Arbeitslosenunterstützung

Freie Schlagwörter (Deutsch):

Technologischer Wandel , Lohnungleichheit

Freie Schlagwörter (Englisch):

Technological change , matching , labor unions , wage inequality , unemployment benefits

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:

18.12.2023

Erstellungsjahr:

2023

Publikationsdatum:

24.01.2024

Lizenz:

Veröffentlichungsvertrag mit der Universitätsbibliothek Hohenheim ohne Print-on-Demand

Kurzfassung auf Englisch:

The dissertation essentially contributes to the discourse on how technological change and a reduction in unemployment benefits affect the labor market. The thesis incorporates an empirical analysis of the influence of automation technologies on wage inequality in Germany. Additionally, the dissertation introduces a novel general equilibrium model to analyze the impact of technological change on the wage setting behavior of labor unions and reevaluate the labor market effects of a cut in unemployment benefits.
The first essay contributes to the existing literature in examining the relative importance of automation technologies on wage inequality in the German manufacturing sector between 1996 and 2017. The analysis introduces a novel measure of automation threat, combining occupation- and requirement-specific scores of automation risk with sector-specific robot densities. Using the RIF-based Oaxaca–Blinder decomposition method, the analysis demonstrates that automation threat significantly contributes to wage inequality, in addition to the commonly used demographic factors. On the one hand, there is an observable trend towards occupations with medium automation threat, accompanied by decreasing shares of occupations with high and low automation threat. Due to the fact that within-group wage inequality is the lowest in the group with the highest automation threat, those compositional changes contribute to increasing wage inequality. On the other hand, an increasing wage dispersion between occupations with low automation threat (containing especially non-routine tasks) and occupations with high automation threat (containing especially routine tasks) contributes to rising wage inequality. This is in line with the predictions of routine-biased technical change, where technology particularly substitutes routine tasks.
The second essay develops a novel modeling framework for the analysis of skill-biased technical change (SBTC), combining the task approach, wage setting by labor unions, as well as search and matching frictions. The important insight from this analysis is that changes in the firm’s assignment of tasks to low- and high-skilled workers have an impact on the wage setting power of labor unions. The effect of such a change in the task allocation on the labor demand elasticity, and consequently on the labor union’s wage markup, is ambiguous. This has consequences for the effects of SBTC. Unlike the conventional result that SBTC has a positive impact on employment and wages of low-skilled workers, the task-based matching model presents the possibility that low-skilled workers may instead experience either higher unemployment or lower real wages. The model is calibrated to German and French data for the periods 1995-2005 and 2010-2017 to illustrate that the impact of SBTC may even change its sign over time. The results depend on the shape of the task productivity schedule, which reflects the substitutability of high-and low-skilled workers.
The third essay revisits the labor market effects of a reduction in unemployment benefits using a modified version of the previously developed task-based matching model. The analysis demonstrates that a cut in low-skilled unemployment benefits triggers a reallocation of tasks towards low-skilled workers. This leads to additional effects on labor market outcomes that are disregarded in the prevailing literature. To highlight the importance of endogenous task allocation, the task-based matching model with exogenous and constant task allocation is considered. Both model variants are calibrated to analyze the effects of the Hartz IV reform in Germany, which involved a substantial cut in unemployment benefits. The calibration reveals a remarkable decrease in the low-skilled unemployment rate by 4 percentage points resulting from Hartz IV. In the case of exogenous and constant task allocation, the decline is limited to 3.4 percentage points, but there are stronger effects on low- and high skilled wages, causing wage inequality to rise more sharply. The results emphasize the importance of considering endogenous task allocation in the evaluation of labor market reforms.

Kurzfassung auf Deutsch:

Die Dissertation leistet einen wesentlichen Beitrag in der Diskussion, wie technologischer Wandel und eine Kürzung der Arbeitslosenunterstützung den Arbeitsmarkt beeinflussen. Die Arbeit umfasst eine empirische Analyse über den Einfluss von Automatisierungstechnologien auf die Lohnungleichheit in Deutschland. Zudem wird ein allgemeines Gleichgewichtsmodell entwickelt, um die Auswirkungen des technologischen Wandels auf die Lohnsetzung von Gewerkschaften und die Arbeitsmarkteffekte einer Reduktion der Arbeitslosenunterstützung zu untersuchen.
Der erste Aufsatz analysiert die relative Bedeutung von Automatisierungstechnologien für die Lohnungleichheit im verarbeitenden Gewerbe in Deutschland zwischen 1996 und 2017. Dafür wird eine neue Kennzahl für die Bedrohung durch Automatisierungstechnologien entwickelt, die berufs- und anforderungsspezifische Automatisierungswahrscheinlichkeiten mit der sektorspezifischen Roboterdichte kombiniert. Unter Verwendung der RIF-basierten Oaxaca-Blinder-Zerlegungsmethode wird gezeigt, dass die Automatisierungsbedrohung neben den üblichen demografischen Faktoren einen signifikanten Beitrag zur Lohnungleichheit leistet. Einerseits zeigt sich ein Trend zu Berufen mit mittlerer Automatisierungsbedrohung, der mit einer Abnahme der Beschäftigung in Berufen mit hoher und niedriger Automatisierungsbedrohung einhergeht. Da die Lohnungleichheit innerhalb der Gruppe mit der höchsten Automatisierungsbedrohung am geringsten ist, tragen diese kompositionellen Veränderungen zu einer Zunahme der Lohnungleichheit bei. Andererseits führt eine zunehmende Lohnspreizung zwischen Berufen mit geringer Automatisierungsbedrohung (die insbesondere Nicht-Routinetätigkeiten enthalten) und Berufen mit hoher Automatisierungsbedrohung (die insbesondere Routinetätigkeiten enthalten) zu einem Anstieg der Lohnungleichheit. Dies entspricht den Auswirkungen von routine-biased technical change, wonach neue Technologien insbesondere Routinetätigkeiten ersetzen.
Im zweiten Aufsatz wird ein allgemeines Gleichgewichtsmodell für die Analyse von skill-biased technical change (SBTC) entwickelt, das den Task-Ansatz, die Lohnsetzung durch Gewerkschaften sowie Such- und Matching-Friktionen kombiniert. Die zentrale Erkenntnis besteht darin, dass Veränderungen in der Aufgabenverteilung zwischen gering- und hochqualifizierten Arbeitskräften die Lohnsetzungsmacht der Gewerkschaften beeinflussen. Die Auswirkungen einer solchen Änderung der Aufgabenverteilung auf die Arbeitsnachfrageelastizität und somit auf den Lohnaufschlag der Gewerkschaften sind allerdings nicht eindeutig. Dies hat Konsequenzen für die Auswirkungen von SBTC. Im Gegensatz zum kanonischen Modell, in dem sich SBTC positiv auf Beschäftigung und Löhne von geringqualifizierten Arbeitskräften auswirkt, besteht im aufgabenbasierten Matching-Modell die Möglichkeit, dass Geringqualifizierte entweder mit höherer Arbeitslosigkeit oder niedrigeren Reallöhnen konfrontiert sind. Die Kalibrierung des Modells für Deutschland und Frankreich in den Zeiträumen 1995-2005 und 2010-2017 veranschaulicht, dass sich die Auswirkungen von SBTC im Laufe der Zeit verändern können. Die Ergebnisse hängen insbesondere von der relativen Aufgabenproduktivität ab, welche die Substituierbarkeit von gering- und hochqualifizierten Arbeitskräften widerspiegelt.
Im dritten Aufsatz werden die Arbeitsmarkteffekte einer Kürzung der Arbeitslosenunterstützung mithilfe einer modifizierten Version des zuvor entwickelten aufgabenbasierten Matching-Modells untersucht. Innerhalb des Modellrahmens führt eine Kürzung der Arbeitslosenunterstützung für Geringqualifizierte zu einer Umverteilung von Aufgaben zugunsten dieser Arbeitskräfte. Daraus ergeben sich zusätzliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt, die in der existierenden Literatur unberücksichtigt bleiben. Um die Bedeutung der endogenen Aufgabenverteilung zu verdeutlichen, wird das Modell mit exogener und konstanter Aufgabenverteilung betrachtet. Anhand der beiden kalibrierten Modellvarianten werden die Auswirkungen der Hartz IV Reform in Deutschland untersucht, die insbesondere eine drastische Kürzung der Arbeitslosenunterstützung umfasste. Die Hartz IV Reform führt zu einem deutlichen Rückgang der Arbeitslosenquote bei Geringqualifizierten um 4 Prozentpunkte. Bei exogener und konstanter Aufgabenverteilung ist der Rückgang auf 3,4 Prozentpunkte begrenzt, allerdings gibt es stärkere Effekte auf die Löhne von Gering- und Hochqualifizierten, wodurch die Lohnungleichheit stärker ansteigt. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung der endogenen Aufgabenverteilung bei der Evaluation von Arbeitsmarktreformen.