Qualifikatorische Bildungsrenditen in verschiedenen Datenquellen.

Autor/inn/en	Friedrich, Anett; Horn, Sandra
Institution	Bundesinstitut für Berufsbildung
Titel	Qualifikatorische Bildungsrenditen in verschiedenen Datenquellen.
Quelle	Bonn (2018), 60 S. PDF als Volltext kostenfreie Datei (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2) Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Reihe	Bundesinstitut für Berufsbildung. Wissenschaftliche Diskussionspapiere. 197
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; Monographie
ISBN	978-3-96208-100-3
URN	urn:nbn:de:0035-0758-7
Schlagwörter	Erhebung; Validität; Sozioökonomisches Panel; Bildungsertrag; Datengewinnung; Einkommenseffekt; Berufliche Qualifikation; Qualifikationsniveau; Daten; Integrierte Arbeitsmarktbiografien; Qualität; Bundesinstitut für Berufsbildung
Abstract	"Eine Synopse aktueller Forschungsliteratur zeigt, dass sich die Höhe der qualifikatorischen Bildungsrenditen zwischen Studien unterscheidet. Wir untersuchen empirisch, ob die Variation der Renditen systematisch vom gewählten Datensatz abhängt. Die qualifikatorischen Bildungsrenditen werden mit einem einheitlichen Variablenset, identischen OLS-Lohnregressionen und vergleichbaren Populationen mit drei verschiedenen Datenquellen: BIBB/BAuA-ETB, SOEP und SIAB bestimmt. Wir zeigen, dass für berufliche Abschlüsse vergleichbare Renditen ermittelt werden können, anders als für Personen ohne einen beruflichen Bildungsabschluss. Die tatsächliche Arbeitszeit stellt sich als zentrales lohnwirksames Merkmal heraus, um gefundene Unterschiede zwischen den Datensätzen in den Bildungsrenditen zu erklären." Die Untersuchung enthält quantitative Daten. Forschungsmethode: Methodenentwicklung; Grundlagenforschung; empirisch-quantitativ; empirisch; Sekundäranalyse. Die Untersuchung bezieht sich auf den Zeitraum 2006 bis 2006. (Autorenreferat, IAB-Doku). "Analysing the current research literature reveals that the returns to education vary noticeably between the considered studies. We investigate empirically whether the decision for a dataset systematically entails the variation of returns to education. We estimate educational wage returns by using a uniform set of variables, identical OLS wage regressions and similar study populations for three different data sources: BIBB/BAuA-ETB, SOEP und SIAB. Our estimation model unveils similar returns for vocational education and training but not for employees who do not obtain a vocational qualified degree. The actual working time turns out to be a crucial wage effective attribute that explains detected variations in educational wage returns." (Author's abstract, IAB-Doku).
Erfasst von	Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg
Update	2019/2