Suchergebnisse

Ökonomische Schocks haben beträchtliche Folgen für die Gesellschaft. Armutsrisiko, Arbeitslosigkeit, Bildungsmangel, Scheidungsrisiken, Vertrauenskrisen – politisches Krisenmanagement kann diese Folgen positiv beeinflussen und zu gesellschaftlicher Resilienz beitragen. Lassen sich daraus Schlüsse für die Folgen der Pandemie ziehen?

Originating in econometrics and statistics, the counterfactual model provides a natural framework for clarifying the requirements for valid causal inference in the social sciences. This article presents the basic potential outcomes model and discusses the main approaches to identification in social science research. It then addresses approaches to the statistical estimation of treatment effects either under unconfoundedness or in the presence of unmeasured heterogeneity. As an update to Winship & Morgan's (1999) earlier review, the article summarizes the more recent literature that is characterized by a broader range of estimands of interest, a renewed interest in exploiting experimental and quasi-experimental designs, and important progress in the areas of semi- and nonparametric estimation of treatment effects, difference-in-differences estimation, and instrumental variable estimation. The review concludes by highlighting implications of the recent econometric and statistical literature for sociological research practice.

"Propensity Score Matching bezeichnet eine Klasse nicht- bzw. semiparametrischer Verfahren zur statistischen Abschätzung kausaler Effekte, die ursprünglich im Bereich der Biometrie entwickelt wurden und in den letzten Jahren zunehmend auch in den Sozialwissenschaften Anwendung finden. Neben ihren vergleichsweise sparsamen Modellannahmen und einer methodologisch entsprechend transparenten Vorgehensweise zeichnen sich Matchingverfahren auch dadurch aus, dass die resultierenden Parameterschätzungen leicht interpretierbar sowie direkt auf zentrale Parameter des so genannten Rubin Causal Models bzw. des kontrafaktischen Kausalitätsverständnisses zurückzuführen sind. Die empirische Abschätzung kausaler Effekte mittels Propensity Score Matching erfolgt in drei Analyseschritten: der Entwicklung eines Zuweisungsmodells zur statistischen Kontrolle der antezedierenden Bedingungen des beobachteten Treatmentstatus, die Verwendung eines Matchingalgorithmus zur Balancierung der Hintergrundkovariaten zwischen den Vergleichsgruppen der Untersuchung sowie die eigentliche Schätzung der interessierenden kausalen Effekte durch den Vergleich der Ereignisverteilungen in der Experimental- und Kontrollstichprobe. Für jeden Analyseschritt stehen unterschiedliche statistische Verfahren und Algorithmen zur Verfügung, um die allgemeine Schätzstrategie einer Matchinganalyse im konkreten Einzelfall effektiv umzusetzen. Der vorliegende Überblicksbeitrag kann diese vielfältigen Analysevarianten nicht im Einzelnen darstellen, sondern beschränkt sich darauf, die grundsätzliche Vorgehensweise einer Matchinganalyse anhand der Abschätzung der empirischen Karrierefolgen von Arbeitslosigkeit mittels paarweisem (nearest-neighbor) Propensity score matching beispielhaft zu illustrieren." (Autorenreferat)

"Im internationalen Vergleich führen Arbeitsplatzverluste in der Bundesrepublik zu besonders nachhaltigen Beschäftigungsproblemen. Anhand empirischer Analysen illustriert der Beitrag die Vorzüge des skandinavischen Modells einer ausgewogenen Balance von Flexibilität und Sicherheit im Arbeitsmarkt." (Autorenreferat)

"Im internationalen Vergleich führen Arbeitsplatzverluste in der Bundesrepublik zu besonders nachhaltigen Beschäftigungsproblemen. Anhand empirischer Analysen illustriert der Beitrag die Vorzüge des skandinavischen Modells einer ausgewogenen Balance von Flexibilität und Sicherheit im Arbeitsmarkt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Im Rahmen einer Darstellung der historischen Voraussetzungen und der institutionellen Konturen eines zukunftsfähigen europäischen Sozialmodells, das über den nationalstaatlichen Rahmen hinauswächst, präsentiert der Beitrag einen Vergleich des Ausmaßes und der Struktur der Einkommensungleichheit und -dynamik zwischen den USA und elf Ländern der EU. Beide Merkmale gelten als eine zentrale Kenngröße der Qualität unterschiedlicher Sozialmodelle. Dabei wird sowohl auf die Heterogenität innerhalb Europas als auch auf das Problem der Trennung von dauerhaft stabilen Einkommensungleichheiten und potenziell egalisierend wirkender Einkommensmobilität eingegangen. Der Analyseansatz basiert auf Einkommensangaben von etwa 43.000 Befragten für die Zeitfenster 1994 bis 1999 sowie 1992 bis 1997. Die abhängige Variable der Analyse ist das inflationsbereinigte individuelle Jahresäquivalenzeinkommen, das hier als Maß der individuellen Wohlfahrt und des individuellen Lebensstandards verstanden wird. Die Ergebnisse führen zu der Schlussfolgerung, dass in den 1990er Jahren die Einkommensverteilung in den USA deutlich ungleicher als in den meisten europäischen Ländern ist. Eine Erklärung hierfür ist in der unterschiedlichen Struktur der Einkommensdynamik zu sehen. Bei allen Unterschieden zwischen den europäischen Gesellschaften und den USA darf jedoch nicht übersehen werden, dass auch innerhalb Europas beträchtliche Varianzen im Ausmaß von Einkommensungleichheit und Einkommensdynamik bestehen. (ICG2)