A Bayesian Approach to Determine the Impact of Institutions on the Unemployment Rate

Die Bestimmung der Gründe für erhebliche Differenzen in den Arbeitslosenquoten industrialisierter Länder steht seit langem auf der Agenda von Ökonomen. Seit den frühen 90ern sind Arbeits- und Produktmarktinstitutionen wie der Kündigungsschutz oder die Arbeitslosenunterstützung in den Fokus gerückt. Allerdings ist es bisher empirischen Papieren nicht gelungen, die theoretischen Vorhersagen über den Zusammenhang zwischen Institutionen und Arbeitslosigkeit zu klären. Ein wesentliches Problem ist, dass theoretische Konzepte wie die Verhandlungsmacht der Arbeitnehmer in der Realität nicht messbar sind. Obwohl eine Reihe an Indikatoren zur Verfügung steht, verhindert die niedrige Beobachtungszahl deren Einbeziehung. Empiriker müssen deshalb Indikatoren auswählen, um das theoretische Konzept abzubilden. Allerdings kann dies zu Modellfehlspezifikationen und fehlerhaften Resultaten führen. Dieses Papier nutzt einen baysianischen Ansatz, um diesem Problem beizukommen. Der wesentliche Vorteil dieser Methode ist, dass so eine größere Anzahl an Indikatoren auf Signifikanz getestet werden kann, ohne dass die Zuverlässigkeit der Ergebnisse leidet. Zudem können Informationen einer erheblichen Anzahl an Modellen in die Evaluation mit einbezogen werden, um so die Modellunsicherheit explizit zu berücksichtigen. Die Ergebnisse zeigen, dass acht institutionelle Indikatoren signifikant sind. Demnach sollten diese acht Variablen in Betracht gezogen werden, wenn eine Gleichung zur Erklärung der Arbeitslosigkeit geschätzt wird. Im Detail sind die Lohn- und Konsumsteuer, die Lohnersatzraten des ersten und des vierten und fünften Jahres der Arbeitslosigkeit, Markteintrittsbarrieren und Staatseigentum, die Koordination der Lohnverhandlungen sowie der Kündigungsschutz von Bedeutung. Die Zuverlässigkeit der Resultate wurde durch die Berücksichtigung von Heteroskedastizität und Endogenität geprüft. Außerdem ändern sich die Ergebnisse im Wesentlichen nicht, wenn weitere Kontrollvariablen berücksichtigt werden sowie eine Verkleinerung des Samples durch den Ausschluss von Ländern oder Perioden durchgeführt wird.

Sachs, Andreas (2010), A Bayesian Approach to Determine the Impact of Institutions on the Unemployment Rate, ZEW Discussion Paper Nr. 10-058, Mannheim.