TY - THES A1 - Winkler, Erwin T1 - Essays on International Trade and Labor Market Outcomes T1 - Beiträge zum Verständnis der Arbeitsmarktwirkungen von Internationalem Handel N2 - This thesis contributes to the understanding of the labor market effects of international trade, with a focus on the effects on wage and earnings inequality. The thesis draws on high-quality micro data and applies modern econometric techniques and theoretical concepts to improve our understanding of the distributional effects of international trade. The thesis focuses on the effects in Germany and the USA. N2 - Diese Arbeit trägt zum Verständnis der Arbeitsmarktwirkungen von internationalem Handel bei. Ein Schwerpunkt liegt hierbei auf den Effekten auf Lohn und Einkommensungleichheit. Die Arbeit nutzt qualitativ hochwertige Mikrodaten und wendet moderne ökonometrische Methoden und theoretische Konzepte an, um das Verständnis der Verteilungswirkungen von internationalem Handel zu verbessern. Die Arbeit fokussiert sich hierbei auf die Effekte in Deutschland und den USA. KW - Arbeitsmarkt KW - Welthandel KW - International Trade KW - Labor Market KW - Internationaler Handel KW - Ungleichheit KW - Globalisierung Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-209832 ER - TY - THES A1 - Köllner, Sebastian T1 - Essays on trade, inequality, and redistribution T1 - Aufsätze zu Handel, Ungleichheit und Umverteilung N2 - Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit den Auswirkungen der Globalisierung auf den Arbeitsmarkt sowie der Analyse der Determinanten staatlicher Umverteilung. Im Mittelpunkt steht dabei die empirische Auseinandersetzung mit diesen beiden Aspekten. Die in den letzten Jahrzehnten zu beobachtende Öffnung der Märkte und die damit einhergehende steigende internationale Verflechtung wird in der Literatur neben dem technischen Fortschritt als Haupttreiber der wirtschaftlichen Entwicklung gesehen. In letzter Zeit jedoch ist die Globalisierung zunehmend in den Ruf geraten, verstärkt negative Konsequenzen mit sich zu bringen, z.B. in Form höherer Ungleichheit bzw. einer höheren Volatilität der Beschäftigung. Das zweite Kapitel untersucht den Einfluss der zunehmenden Importpenetration (in Form steigender importierter Vorprodukte) auf die Beschäftigung im verarbeitenden Gewerbe in 12 OECD-Staaten. Die Ergebnisse deuten auf einen insgesamt leicht positiven Beschäftigungseffekt der zunehmenden internationalen Verflechtung, wobei auf eine Vielzahl an zusätzlichen Einflusskanälen, verschiedene Modellspezifikationen sowie unterschiedliche Maße der Importpenetration kontrolliert wird. In Abhängigkeit vom Ursprungsland der importierten Vorprodukte differieren die Arbeitsmarkteffekte jedoch deutlich. Während Importe aus den alten EU-Mitgliedsstaaten komplementär zur Industriebeschäftigung in den beobachteten OECD-Ländern wirken, kann eine substitutive Beziehung für importierte Vorprodukte aus China und den neuen EU-Mitgliedsstaaten beobachtet werden. Die Resultate unterscheiden sich für die einzelnen Volkswirtschaften zum Teil spürbar. Darüber hinaus wird deutlich, dass die hierarchische Struktur der Daten nur eine untergeordnete Rolle spielt, während die Berücksichtigung von Endogenitätsproblemen die Ergebnisse unberührt lässt. Die ambivalenten Folgen der Globalisierung auf die Beschäftigung verstärken die Nachfrage nach dem Sozialstaat. Das folgende Kapitel analysiert daher die Bestimmungsgründe staatlicher Umverteilung für ein breites Ländersample. Dabei geht es um die Frage, an welchen Faktoren sich staatliche Entscheidungsträger orientieren, wenn sie umverteilende Maßnahmen durchführen. Die Meltzer-Richard-Hypothese kann empirisch bestätigt werden, wobei der Einfluss abhängig vom Entwicklungsstand der Länder ist. In reichen Nationen mit ausgeprägten politischen Rechten ist der Zusammenhang zwischen Ungleichheit und Umverteilung sehr robust, wohingegen dies für ärmere Länder mit weniger entwickelten politischen Rechten in weitaus geringerem Maße gilt. Darüber hinaus ist auch die Form der Einkommensverteilung entscheidend für die Höhe der staatlichen Umverteilung. Während die Mittelschicht ein Mehr an Umverteilungsmaßnahmen befürwortet, üben Top-Einkommensbezieher ebenfalls einen signifikanten, jedoch negativen Einfluss auf die Höhe der staatlichen Umverteilung aus. Niedrigeinkommensbezieher als eigentliche Hauptprofiteure von Umverteilungsmaßnahmen spielen hingegen keine zentrale Rolle im Entscheidungskalkül der Politiker. Die Ergebnisse weisen zudem darauf hin, dass die Höhe der gefühlten Ungleichheit der Individuen für die Nachfrage nach Umverteilung wichtiger ist als die tatsächliche Höhe der Ungleichheit. Im nächsten Kapitel wird der im vorangegangenen Kapitel aufgestellte Untersuchungsrahmen um kulturelle Aspekte erweitert. Hintergrund ist der in den letzten Jahren zu beobachtende Anstieg von Migrationsströmen und dessen mögliche Auswirkungen auf die Sozialstaaten in den Aufnahmeländern. Dieses Kapitel analysiert die Auswirkungen von Kultur und ethnischer, religiöser sowie kultureller Diversität auf die Höhe der staatlichen Umverteilung für ein breites Ländersample. Ausgangspunkt für die Messung von Kultur sind die Kulturdimensionen nach Hofstede, die um zusätzliche kulturelle Indikatoren sowie verschiedene Maße von Diversität erweitert werden. Um kulturelle Charakteristika von institutionellen Gegebenheiten zu trennen, werden sowohl regionale als auch externe Instrumente verwendet. Die Ergebnisse deuten auf einen ambivalenten Einfluss von Kultur auf die Höhe staatlicher Umverteilung. Während in Ländern mit einem hohen Maß an Individualismus und gegenseitigem Vertrauen sowie geringen familiären Bindungen mehr umverteilt wird, kann das Gegenteil für Länder mit hoher Machtdistanz und der Vorstellung, dass persönlicher Erfolg das Ergebnis harter Arbeit ist, beobachtet werden. Die empirischen Befunde weisen zudem auf einen negativen, jedoch nicht-linearen Zusammenhang zwischen Umverteilung und Diversität. N2 - This dissertation is concerned with the empirical investigation of the link between globalization and labor market outcomes as well as the determinants of governmental redistribution, with a special focus on the effects of culture and diversity on the welfare state. In recent years, globalization has been criticized for adverse structural effects, e.g. increasing employment volatility and higher inequality. Following the introduction, the second chapter investigates the relationship between growing import penetration and manufacturing employment growth in 12 OECD countries between 1995 and 2011, accounting for various model specifications, different measures of import penetration, and alternative estimation strategies. The application of the latest version of the World Input-Output Database (WIOD), which has only recently become available, enables measurement of the effect of increases in imported intermediates according to their country of origin. The findings emphasize a weak positive overall impact of growing trade on manufacturing employment. However, while intermediate inputs from China and the new EU members are substitutes for manufacturing employment in highly developed countries, imports from the EU-27 complement domestic manufacturing production. The three-level mixed model utilized implies that the hierarchical structure of the data plays only a minor role, and controlling for endogeneity leaves the results unchanged. The findings point to ambiguous effects of globalization on labor market outcomes which increase the demand for equalizing public policies. Accordingly, the following chapter examines the relationship between income inequality and redistribution, accounting for the shape of the income distribution, different development levels, and subjective perceptions. Cross-national inequality datasets that have become available only recently allow for the assessment of the link for various sample compositions and several model specifications. The empirical results confirm the Meltzer-Richard hypothesis, but suggest that the relationship between market inequality and redistribution is even stronger when using perceived inequality measures. The findings emphasize a decisive role of the middle class, while also identifying a negative impact of top incomes. The Meltzer-Richard effect is less pronounced in developing economies with less sophisticated political rights, illustrating that it is the political channel through which higher inequality translates into more redistribution. Chapter (4) extends the framework developed in the preceding chapter by studying the effects of culture and diversity on governmental redistribution for a large sample of countries. To disentangle culture from institutions, the analysis employs regional instruments as well as data on linguistic differences, the frequency of blood types, and the prevalence of the pathogen Toxoplasma Gondii. Redistribution is higher in countries with (1) loose family ties and individualistic attitudes, (2) a high prevalence of trust and tolerance, (3) low acceptance of unequally distributed power and obedience, and (4) a prevalent belief that success is the result of luck and connections. Apart from their direct effects, these traits also exert an indirect impact by influencing the transmission of inequality to redistribution. Finally, the findings indicate that redistribution and diversity in terms of culture, ethnic groups, and religion stand in a non-linear relationship, where moderate levels of diversity impede redistribution and higher levels offset the generally negative effect. KW - Globalisierung KW - Arbeitsmarkt KW - Verteilungspolitik KW - Importwettbewerb KW - Kultur KW - Umverteilung KW - Ungleichheit KW - Sozialstaat Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-152471 ER - TY - THES A1 - Gründler, Klaus T1 - A Contribution to the Empirics of Economic Development - The Role of Technology, Inequality, and the State T1 - Eine empirische Untersuchung der wirtschaftlichen Entwicklung - Die Rolle von Technologien, Ungleichheit und dem Staat N2 - This dissertation contributes to the empirical analysis of economic development. The continuing poverty in many Sub-Saharan-African countries as well as the declining trend in growth in the advanced economies that was initiated around the turn of the millennium raises a number of new questions which have received little attention in recent empirical studies. Is culture a decisive factor for economic development? Do larger financial markets trigger positive stimuli with regard to incomes, or is the recent increase in their size in advanced economies detrimental to economic growth? What causes secular stagnation, i.e. the reduction in growth rates of the advanced economies observable over the past 20 years? What is the role of inequality in the growth process, and how do governmental attempts to equalize the income distribution affect economic development? And finally: Is the process of democratization accompanied by an increase in living standards? These are the central questions of this doctoral thesis. To facilitate the empirical analysis of the determinants of economic growth, this dissertation introduces a new method to compute classifications in the field of social sciences. The approach is based on mathematical algorithms of machine learning and pattern recognition. Whereas the construction of indices typically relies on arbitrary assumptions regarding the aggregation strategy of the underlying attributes, utilization of Support Vector Machines transfers the question of how to aggregate the individual components into a non-linear optimization problem. Following a brief overview of the theoretical models of economic growth provided in the first chapter, the second chapter illustrates the importance of culture in explaining the differences in incomes across the globe. In particular, if inhabitants have a lower average degree of risk-aversion, the implementation of new technology proceeds much faster compared with countries with a lower tendency towards risk. However, this effect depends on the legal and political framework of the countries, their average level of education, and their stage of development. The initial wealth of individuals is often not sufficient to cover the cost of investments in both education and new technologies. By providing loans, a developed financial sector may help to overcome this shortage. However, the investigations in the third chapter show that this mechanism is dependent on the development levels of the economies. In poor countries, growth of the financial sector leads to better education and higher investment levels. This effect diminishes along the development process, as intermediary activity is increasingly replaced by speculative transactions. Particularly in times of low technological innovation, an increasing financial sector has a negative impact on economic development. In fact, the world economy is currently in a phase of this kind. Since the turn of the millennium, growth rates in the advanced economies have experienced a multi-national decline, leading to an intense debate about "secular stagnation" initiated at the beginning of 2015. The fourth chapter deals with this phenomenon and shows that the growth potentials of new technologies have been gradually declining since the beginning of the 2000s. If incomes are unequally distributed, some individuals can invest less in education and technological innovations, which is why the fifth chapter identifies an overall negative effect of inequality on growth. This influence, however, depends on the development level of countries. While the negative effect is strongly pronounced in poor economies with a low degree of equality of opportunity, this influence disappears during the development process. Accordingly, redistributive polices of governments exert a growth-promoting effect in developing countries, while in advanced economies, the fostering of equal opportunities is much more decisive. The sixth chapter analyzes the growth effect of the political environment and shows that the ambiguity of earlier studies is mainly due to unsophisticated measurement of the degree of democratization. To solve this problem, the chapter introduces a new method based on mathematical algorithms of machine learning and pattern recognition. While the approach can be used for various classification problems in the field of social sciences, in this dissertation it is applied for the problem of democracy measurement. Based on different country examples, the chapter shows that the resulting SVMDI is superior to other indices in modeling the level of democracy. The subsequent empirical analysis emphasizes a significantly positive growth effect of democracy measured via SVMDI. N2 - Die Dissertation beschäftigt sich mit der statistischen und empirischen Analyse der Determinanten langfristiger Wachstumsprozesse. Die anhaltende Armut vieler Staaten in Subsahara-Afrika sowie die rückläufigen Wachstumsraten der reichen Volkswirtschaften seit Beginn des neuen Jahrtausends werfen eine Reihe neuer Fragen auf, die bislang wenig empirisch erforscht sind. Ist die Kultur eines Landes entscheidend für die Entwicklung der Wohlfahrt? Kann ein entwickelter Finanzsektor Wohlstandssteigerungen auslösen, oder ist der starke Zuwachs der Finanzmärkte, der in den Industrienationen beobachtet werden kann, schädlich für die Entwicklung? Warum wachsen reiche Volkswirtschaften heute so viel langsamer als noch vor 20 Jahren? Welchen Einfluss nimmt die zunehmende Einkommensungleichheit auf die wirtschaftliche Entwicklung und welchen Effekt haben staatliche Umverteilungsmaßnahmen? Und schließlich: Führen stärkere politische Rechte und mehr Demokratie zu einer Zunahme der Lebensstandards? Dies sind die zentralen Fragestellungen, denen sich die Kapitel dieser Doktorarbeit widmen. Um die Analyse der empirischen Ursachen der wirtschaftlichen Entwicklung zu erleichtern, leitet die Dissertation überdies ein neues Verfahren zur Lösung von Klassifikationsproblemen in den Sozialwissenschaften ab. Das Verfahren beruht auf mathematischen Algorithmen zur Mustererkennung und des maschinellen Lernens. Dies bietet neue Möglichkeiten für das Konstruieren von Indizes, die zumeist auf arbiträre Annahmen über die zugrundeliegende Aggregationsfunktion zurückgreifen. Das vorgestellte Verfahren löst dieses Problem, in dem die Aggregation durch Support Vector Machines in ein nicht-lineares Optimierungsproblem überführt wird. Nach einem kurzen Überblick über die theoretischen Erklärungsansätze der wirtschaftlichen Entwicklung im ersten Kapitel zeigt das zweite Kapitel, dass kulturelle Unterschieden einen Einfluss auf die ökonomische Entwicklung ausüben. Die Ergebnisse implizieren, dass Länder mit einer geringeren Aversion gegen Risiken höhere Wachstumsraten aufweisen, da in diesen Ländern die Implementierung neuer Technologien schneller voranschreitet. Der Effekt ist allerdings abhängig von den rechtlichen und politischen Rahmenbedingungen der Länder, vom durchschnittlichen Bildungsniveau sowie vom Entwicklungsstand. In vielen Fällen reichen die Vermögen der Individuen nicht aus, um Investitionen in Bildung, Kapital und neue Technologien zu stemmen. Durch die Bereitstellung von Krediten kann ein entwickelter Finanzsektor diesen Engpass überwinden. Die Untersuchungen des dritten Kapitels zeigen allerdings, dass dieser Mechanismus abhängig ist von den Entwicklungsniveaus der Volkswirtschaften. In armen Ländern führt ein Anstieg des Finanzsektors zu besserer Bildung und höheren Investitionen. Dieser Effekt nimmt jedoch über den Entwicklungsprozess ab, da die Intermediationstätigkeit zunehmend durch spekulative Geschäfte ersetzt wird. Insbesondere in Zeiten mit geringen technologischen Neuerungen wirkt ein wachsender Finanzsektor negativ auf die ökonomische Entwicklung. Aktuell befindet sich die Weltökonomie in einer solchen Phase, was verbunden mit einem multinationalen Rückgang der Wachstumsraten seit Anfang 2015 als "säkulare Stagnation" diskutiert wird. Das vierte Kapitel befasst sich intensiv mit diesem Phänomen und zeigt, dass die gegenwärtigen Wachstumspotenziale neuer Technologien seit Beginn der 2000er Jahre zunehmend auslaufen. Sind die Einkommen ungleich verteilt, so können einige Individuen weniger Investitionen in Bildung und technologische Neuerungen durchführen. Tatsächlich weist das fünfte Kapitel auf einen insgesamt negativen Effekt der Ungleichheit auf das Wachstum hin. Dieser Einfluss ist allerdings abhängig vom Entwicklungsstand der Länder. Während der negative Effekt in armen Volkswirtschaften mit einem geringen Maß an Chancengleichheit stark ausgeprägt ist, verschwindet dieser Einfluss mit zunehmendem Entwicklungsniveau. Entsprechend wirkt direkte staatliche Umverteilung vor allem in unterentwickelten Ländern wachstumsfördernd. In entwickelten Nationen ist hingegen die Schaffung von Chancengleichheit entscheidend. Das sechste Kapitel analysiert den Wachstumseffekt des politischen Umfelds und zeigt, dass die Ambivalenz früherer Studien auf die mangelhafte Abbildung des Demokratiegrades zurückzuführen ist. Zur Lösung dieses Problems wird ein neues Verfahren vorgeschlagen, das auf mathematischen Algorithmen des maschinellen Lernens basiert. Das Verfahren kann in verschiedenen Bereichen der Sozialwissenschaften eingesetzt werden und wird in der Arbeit zur Klassifikation des Demokratiegrades angewandt. Auf Basis verschiedener Länderbeispiele wird deutlich, dass der resultierende SVMDI anderen Indizes in der Modellierung des Demokratiegrades überlegen ist. Die anschließende empirische Analyse betont einen signifikant positiven Effekt des SVMDI auf das Wirtschaftswachstum. N2 - Why are some nations rich and others poor? What are the sources of long-run economic development and growth? How can living standards be increased? In this book, Klaus Gründler empirically analyses these central economic questions and puts a particular emphasis on the role of technology, inequality, and political institutions. To substantiate his empirical studies, he introduces a new method to compute composite measures and indices that is based on mathematical algorithms from the field of machine learning. KW - Wirtschaftsentwicklung KW - Wirtschaftsstruktur KW - Sozioökonomisches System KW - Inequality KW - Economic Growth KW - Machine Learning KW - Empirical Economics KW - Ungleichheit KW - Wirtschaftswachstum KW - Maschinelles Lernen KW - Makroökonomie KW - Empirische Wirtschaftsforschung Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-141520 SN - 978-3-95826-072-6 (Print) SN - 978-3-95826-073-3 (Online) N1 - Parallel erschienen als Druckausgabe in Würzburg University Press, 978-3-95826-072-6, 41,80 EUR. PB - Würzburg University Press CY - Würzburg ET - 1. Auflage ER - TY - RPRT A1 - Goldan, Lea T1 - The Early Career Gender Pay Gap among Doctoral Graduates in Germany T1 - Der Gender Pay Gap von Promovierten in Deutschland am Anfang ihrer Karriere N2 - Previous research has shown that female doctoral graduates earn less than male doctoral graduates; how-ever, the determinants of this gender pay gap remain largely unexplored. Therefore, this paper investigates the determinants of the early career gender pay gap among doctoral graduates in Germany. By relying on effects on the supply and demand sides and feedback between them, I theoretically derive determinants of the gender pay gap that comprise doctoral and occupational characteristics. Using data from a representative German panel study of the 2014 doctoral graduation cohort, I analyse the gender pay gap two years after graduation. I apply linear regression on the logarithmic gross monthly earnings and Oaxaca-Blinder de-composition to examine the explanatory contribution of the determinants to the gender pay gap. The anal-yses reveal that female graduates earn 27.2 % less than male graduates two years after graduation. Male graduates being paid a premium outside academia partly drives this gender pay gap. The considered deter-minants largely explain the overall gender pay gap, the most important determinants being working hours, doctoral subject, industry, professional experience gained after graduation, company size, and academic employment. The results offer new insights on the determinants of the early career gender pay gap among doctoral graduates and thereby shed light on one dimension of gender inequalities in post-doctoral careers. N2 - Bisherige Forschung hat gezeigt, dass weibliche Promovierte weniger verdienen als männliche Promo-vierte. Die Determinanten dieses Gender Pay Gaps sind jedoch noch weitgehend unerforscht. Deshalb un-tersucht dieser Beitrag die Determinanten des Gender Pay Gaps von Promovierten in Deutschland, und zwar am Anfang ihrer Karriere. Auf der theoretischen Grundlage von Effekten auf der Angebots- und Nachfrageseite sowie Rückkopplungen zwischen diesen beiden Seiten leite ich Determinanten des Gender Pay Gaps ab, die Promotions- und Beschäftigungsmerkmale umfassen. Dabei verwende ich die Daten einer repräsentativen deutschen Panelstudie von Promovierten der Abschlusskohorte 2014 und betrachte den Gender Pay Gap zwei Jahre nach Promotionsabschluss. Ich wende lineare Regressionsanalysen der logarithmierten Bruttomonatseinkommen und eine Oaxaca-Blinder-Dekomposition an, um den Erklärungsbeitrag der Determinanten am Gender Pay Gap zu untersuchen. Die Analysen zeigen, dass weibliche Promovierte zwei Jahre nach der Promotion 27,2 % weniger verdienen als männliche Promovierte. Dieser Gender Pay Gap wird teilweise durch einen Lohnvorteil für männliche Promovierte außerhalb der Wissenschaft verursacht. Die betrachteten Determinanten erklären einen großen Teil des Gender Pay Gaps, dabei sind die Arbeitsstunden, das Promotionsfach, die Branche, die nach der Promotion erworbene Berufserfahrung, die Betriebsgröße und die Beschäftigung innerhalb der Wissenschaft die wichtigsten Determinanten. Zusammenfassend bieten die Ergebnisse neue Einblicke in die Determinanten des Gender Pay Gaps von Pro-movierten am Anfang ihrer Karriere und nehmen damit eine Dimension von geschlechtsspezifischen Un-gleichheiten in den Karrieren von Promovierten in den Blick. T3 - Würzburger Arbeitspapiere zur Politikwissenschaft und Soziologie (WAPS) - 12 KW - Doktor KW - Doktorgrad KW - Promotion KW - Postdoc KW - Geschlecht KW - Geschlechtsunterschied KW - Einkommensunterschied KW - Einkommen KW - Berufsanfang KW - Ungleichheit KW - Soziale Ungleichheit KW - Deutschland (Bundesrepublik) KW - Promovierte KW - Gender Pay Gap KW - Karriereeinstieg KW - Geschlechterungleichheit KW - Deutschland KW - doctoral graduates KW - gender pay gap KW - early career KW - gender inequality KW - Germany Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-216347 ER - TY - JOUR A1 - Berthold, Norbert A1 - Brunner, Alexander T1 - Wie ungleich ist die Welt? Eine empirische Analyse JF - Perspektiven der Wirtschaftspolitik N2 - Kein Abstract verfügbar. KW - Ungleichheit KW - empirische Analyse Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-194171 SN - 1468-2516 SN - 1465-6493 N1 - Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG-geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich. VL - 12 IS - 4 ER -