Endogene Fluktuationen bei der Nachfrage nach Bildung

Inhaltsverzeichnis

ABSTRACT

ABBILDUNGSVERZEICHNIS

TABELLENVERZEICHNIS

ABKÜRZUNGS- UND VARIABLENVERZEICHNIS

1 EINLEITUNG

2 MOTIVATION

3 EIN EINFACHES MODELL MIT AKADEMIKERN UND NICHT-AKADEMIKERN
3.1 MODELLSTRUKTUR
3.2 MODELLBAUSTEINE
3.2.1 Attraktivitätsfunktione
3.2.2 Lohnfunktionen
3.2.3 Gewichtungsfunktione
3.3 SIMULATION
3.4 ANALYSE

4 ERWEITERUNGEN UND MODIFIKATIONEN DES MODELLS
4.1 STUDIENGEBÜHREN
4.1.1 Modellbausteine 23
4.1.2 Simulation 24
4.1.3 Analyse 31
4.2 MINDESTLÖHNE
4.2.1 Modellbausteine
4.2.2 Simulation
4.2.3 Analyse
4.3 STUDIENFACHWAHL
4.3.1 Modellbausteine
4.3.2 Simulation
4.3.3 Analyse
4.4 STOCHASTISCHE STÖRUNGEN

5 FAZIT

LITERATURVERZEICHNIS

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Lohnfunktionen Grundmodell

Abbildung 2: Auszug von 100 Beobachtungen (Grundmodell)

Abbildung 3: Bifurkation für den Parameter a und das Gewicht G1, (Grundmodell)

Abbildung 4: Bifurkation für den Parameter b und das Gewicht G1, (Grundmodell)

Abbildung 5: Bifurkation für den Parameter r und das Gewicht G1, (Grundmodell)

Abbildung 6: Bifurkation für den Parameter d1 und das Gewicht G1, (Grundmodell)

Abbildung 7: Bifurkation für den Parameter d2 und das Gewicht G1, (Grundmodell)

Abbildung 8: Auszug von 100 Beobachtungen mit Studiengebühren

Abbildung 9: Auszug von 100 Beobachtungen mit und ohne Studiengebühren

Abbildung 10: Bifurkationsdiagramm für Parameter f (Studiengebühren) und Gewicht G1

Abbildung 11: Lohnfunktionen mit einem Mindestlohn für Nicht-Akademiker.

Abbildung 12: Auszug von 100 Beobachtungen mit und ohne Mindestlohn

Abbildung 13: Bifurkationsdiagramm für den Parameter m und das Gewicht G1

Abbildung 14: Lohnfunktionen bei Studienfachwahl

Abbildung 15: Simulation für 100 Beobachtungen für Studienfachwahl

Abbildung 16: Bifurkationsdiagramm für den Parameter d1 und das Gewicht G11

Abbildung 17: Auszug von 50 Beobachtungen für verändertes Grundmodell.

Abbildung 18: Auszug von 50 Beobachtungen mit Störterm

Abbildung 19: Phasenraumdiagramm des veränderten Grundmodells mit stochastischen Störungen

Abbildung 20: Bifurkation für Parameter1,2 und Gewicht G1

Abbildung 21: Auszug von 1000 Beobachtungen mit Störterm

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Parametersetting, Grundmodell

Tabelle 2: Minimale und maximale Ausprägungen sowie arithmetisches Mittel der Zahlenreihen für 10000 Beobachtungen(Grundmodell)

Tabelle 3: Parametersetting für das Modell mit Studiengebühren

Tabelle 4: Minimale und maximale Ausprägungen sowie arithmetische Mittel der Zahlenreihen für 10000 Beobachtungen mit und ohne Studiengebühren

Tabelle 5: Parametersetting für das Modell mit Mindestlohn

Tabelle 6: Minimale, maximale Ausprägungen und arithmetisches Mittel der Zahlenreihen für 10000 Beobachtungen mit und ohne Mindestlöhne

Tabelle 7: Kalibrierung des Modells für Studienfachwahl

Tabelle 8: Minimale, maximale Ausprägungen und arithmetisches Mittel der Zahlenreihen für 10000 Beobachtungen im Modell für Studienfachwahl

Tabelle 9: Parametersetting verändertes Grundmodell

Abstract

Die Anfängerquoten bei akademischen und nicht-akademischen Ausbildungen sind über viele Jahre hinweg permanenten Schwankungen unterworfen. Auch die Nachfrage nach bestimmten Studienfachgruppen fluktuiert im Zeitverlauf. Produktivitätsschocks können alleine diese Phänomene nicht erklären. Es wird ein einfaches verhaltenswissenschaftliches Modell entworfen, das versucht die Fluktuationen bei der Nachfrage nach Bildung endogen zu erklären. Die Agenten sind bei der Wahl der Ausbildung begrenzt rational wobei sie ihre Bildungsentscheidung nach der Attraktivität einer Ausbildung ausrichten. Die Attraktivität einer Ausbildung richtet sich nach den Löhnen, die die Absolventen der Ausbildung aktuell erhalten und wird durch Herdenverhalten beeinflusst.

Im Modell senken Studiengebühren die Studienanfängerquote und verstärken die Lohnungleichheit zwischen Akademikern und Nicht-Akademikern. Ein Mindestlohn in der richtigen Höhe dämpft die volatile Nachfrage nach Bildung und bringt somit positive Wohlfahrtseffekte mit sich.

1 Einleitung

Die Studienanfängerquoten¹ an höheren Bildungseinrichtungen wie Universitäten und Fachhochulen schwanken seit geraumer Zeit erheblich. Dieses Phänomen ist weltweit zu beobachten. Beispielsweise schwankte die Studienanfängerquote von 20 bis 24 jährigen Männern in den USA in den Jahren von 1963 bis 1995 zwischen 33% und 46%.² Dabei verlief die Entwicklung bedeutend volatil. Zu Beginn der 70er Jahre stieg die Quote auf 44%, fiel gegen Ende der 70er wieder auf 37% ehe sie im Jahre 1995 wieder auf 46% anstieg. In Schweden fiel die Studienanfängerquote von derselben Altersgruppe im Zeitraum von 1968 und 1981 um mehr als die Hälfte ehe sie bis 1991 wieder deutlich zunahm.³ Wie man erkennen kann, sind die Schwankungen sehr volatil und kein global parallel ablaufendes Phänomen.

Die Studiennachfrage in Deutschland wird in erster Linie mit der Übergangsquote⁴ bestimmt, die die Anzahl der Studienanfänger bezogen auf die Studienberechtigten eines Jahrgangs erfasst. Auch diese Übergangsquoten unterliegen permanenten Schwankungen. So fiel die Quote von 1980 bis 2003 von etwa 87% auf 75%.⁵ In diesem Zeitraum waren nahezu jedes Jahr signifikante Schwankungen zu beobachten. Die absoluten Studienanfängerzahlen in Deutschland liegen zwar aktuell auf einem Rekordhoch, aber das Wachstum beruht in erster Linie auf der gestiegenen Zahl der Studienberechtigten und nicht auf einer steigenden Studierbereitschaft.⁶

Außerdem sind permanente Schwankungen in der Studienfachwahl zu konstatieren. Während die Sprach- und Kulturwissenschaften sowie die Naturwissenschaften in den letzten Jahren Anteile verloren haben, wurden die Rechts-, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften ebenso wie die Ingenieurswissenschaften wieder häufiger gewählt.⁷ Auch die Nachfrage nach Bildung im nicht-akademischen Bereich unterliegt Schwankungen. Während eine Ausbildung im Bau- sowie Kredit- und Versicherungsgewerbe durch die Wirtschaftskrise weniger gewählt wurde, verzeichnete das Sozial- und Gesundheitswesen einen überproportionalen Aufschwung.⁸

Derartige Schwankungen bei der Nachfrage nach Bildung stellen ein erhebliches Risiko für die Wirtschaft dar. Ein Fachkräftemangel kann dazu führen, dass schlechter qualifizierte Arbeitnehmer eingestellt werden, was wiederum das Wirtschaftswachstum bremsen kann. Langfristig kann es passieren, dass die Wirtschaft aus einem Verharrungszustand in dem unterqualifizierte und schlecht bezahlte Arbeitnehmer vorherrschen nicht herauskommt.⁹ Zudem haben Engpässe beim Arbeitsangebot bereits in der Vergangenheit zu Lohndruck geführt.¹⁰ Goldin und Katz (2007)¹¹ führen die volatilen Studienanfängerquoten sogar als Mitverursacher für die ungleiche Einkommensverteilung in den USA an. Des Weiteren führen starke Schwankungen der Studienanfängerquote an den Universitäten zu einem kostenintensiven Aufbau von Kapazitäten, die produziert werden müssen um in starken Jahrgängen nicht in Engpässe zu geraten. Und nicht zuletzt können individuelle Bildungsentscheidungen im Nachhinein bereut werden, wenn die Studienabgänger mit einer Arbeitsmarktsituation konfrontiert werden, die sie zum Zeitpunkt der Bildungsentscheidung nicht erwartet haben.¹²

Bisherige Studien, die versuchen die starken Schwankungen bei der Nachfrage nach Bildung zu erklären, konzentrieren sich in den meisten Fällen auf die Modellierungen der Erwartungen der Agenten über die zukünftigen relativen Löhne. Entweder sind die Erwartungen der Agenten naiv oder rational.

Im ersten Fall erwarten die Agenten, dass sich die zukünftigen relativen Löhne anhand der Erfahrungen aus der Vergangenheit bestimmen lassen. Es wird eine „Kosten-Nutzen-Analyse“ durchgeführt, in der die gegenwärtigen oder kürzlich bezahlten Löhne mit dem verglichen werden was man ohne die Bildungsinvestition verdienen würde. Diese Hypothese wird von Studien unterstützt, die vorrangig auf dynamischen Regressionsmodellen beruhen und belegen, dass die Studienanfängerquoten durch vergangenheitsorientierte, naive Erwartungen getrieben werden.¹³ Freeman RB (1975, 1976, 1986)¹⁴ kommt sogar zu dem Ergebnis, dass es bei einer Annahme von naiven Erwartungen zu cobweb-artigen Dynamiken bei den Studienanfängerquoten kommt. Aber um kontinuierliche Schwankungen in diesen Modellen zu erhalten, müsste man auf externe Schocks zurückgreifen.

Modelle, die auf rationalen Erwartungen beruhen gehen davon aus, dass die Entscheidungsträger alle ihnen zur Verfügung stehenden Informationen, auch Informationen über zukünftige Löhne, in die Entscheidungen einkalkulieren. Studien, die auf dieser Grundlage basieren sind beispielsweise Zarkin (1985)¹⁵ und Siow (1984)¹⁶. In beiden Studien erhält die rationale Erwartungshypothese der Agenten Unterstützung. Wie bei der Annahme von naiven Erwartungen sind in Modellen mit rationalen Erwartungen ebenfalls externe Schocks notwendig, um kontinuierliche Schwankungen zu erhalten. Beide Methoden legen somit den Fokus auf Faktoren, die außerhalb des Arbeitsmarktes liegen.

Einen interessanten Ansatz liefern Neugart und Tuinstra (2003)¹⁷. Sie versuchen eine endogene Erklärung für die Einschreibedynamiken an den Universitäten zu finden. Dabei gehen sie davon aus, dass den exogenen Schocks weniger Relevanz zuzusprechen ist, wenn es darum geht die permanenten Fluktuationen bei den Einschreibequoten zu erklären. Im Gegensatz zu anderen Humankapitalmodellen sind die Erwartungen der Agenten über den Ertrag von Bildung in ihrem Ansatz heterogen. Durch einen fortschreitenden Wettbewerb zwischen destabilisierenden naiven Erwartungen und einer stabilisierenden Prognoseregel gelingt es ihnen endogene Fluktuationen bei der Nachfrage nach Bildung zu generieren.

Das Ziel dieser Diplomarbeit ist es mit einem alternativen verhaltenswissenschaftlichen Ansatz eine Erklärung für die Fluktuationen bei der Nachfrage nach Bildung zu liefern. Dabei sollen die Schwankungen endogen durch ein agentenbasiertes Modell erklärt werden. Der Fokus liegt dabei nicht auf der Erwartungsbildung der Agenten, wie bei bisherigen Herangehensweisen. Vielmehr wird eine endogene Dynamik anhand der Befolgung einfacher Regeln und eines Herdenverhaltens erzeugt. Der Modellrahmen wird genutzt um die Auswirkungen von politischen Maßnahmen wie Studiengebühren und Mindestlöhnen zu untersuchen und die realen Dynamiken bei der Studienfachwahl zu replizieren.

Die Ergebnisse liefern endogene kontinuierliche Fluktuationen bei der Nachfrage nach akademischer und nicht-akademischer Bildung¹⁸.

Erwartungsgemäß führen Studiengebühren zu geringeren Studienanfängerquoten, steigern aber den Lohn der Absolventen einer akademischen Bildung gegenüber den Absolventen einer nicht-akademischen Ausbildung. Bemerkenswert ist auch das Ergebnis der Einführung eines Mindestlohns im nicht-akademischen Bereich. In der richtigen Höhe führt er zu gedämpften Schwankungen der Nachfrage nach Bildung und vermindert somit die eingangs anführten Probleme, die mit den starken Fluktuationen einhergehen. Die Dynamik, die bei der Studienfachwahl beobachtet wird, kann ebenfalls endogen erklärt werden. Die Einführung von exogenen Störungen bewirkt eine Dynamik im Modell, die der Realität noch näher kommt. Die Arbeit gliedert sich wie folgt. Zunächst wird die Motivation für die Erstellung des Modells erläutert. Dann wird das Modell mit seiner Struktur und den Bausteinen vorgestellt bevor es ausgewertet und analysiert wird. Anschließend werden mit der gleichen Vorgehensweise die oben genannten Modellerweiterungen Studiengebühren, Mindestlöhne und Studienfachwahl aufgeführt. Daraufhin werden exogene Störungen in das Modell eingeführt. Der Schluss fasst die wichtigsten Ergebnisse der Arbeit zusammen und zeigt Kritikpunkte und Ansatzpunkte für zukünftige Studien auf.

2 Motivation

Anhand eines agentenbasierten verhaltenswissenschaftlichen Modells wird versucht die eingangs erwähnten Fluktuationen bei der Nachfrage nach Bildung zu erklären. Dabei stehen die Schulabgänger bzw. Agenten vor der Wahl zwischen einer akademischen und einer nicht-akademischen Bildung. Sie entscheiden sich für die Ausbildung mit der die Absolventen¹⁹ des entsprechenden Bildungswegs aktuell den größten Lohn auf dem Arbeitsmarkt erhalten. Die Löhne folgen einer einfachen Angebot-Nachfrage Struktur und hängen negativ von der Anzahl der Absolventen des zugehörigen Bildungswegs ab.²⁰

Die Informationslage der Schulabgänger über den Arbeitsmarkt ist jedoch nicht perfekt, das bedeutet, dass sie das aktuelle Lohnniveau der Absolventen der jeweiligen Bildungsoption nicht exakt erfassen können. Ihre Bildungsentscheidung ist demnach begrenzt rational.

Des Weiteren unterliegen die Schulabgänger einem gewissen Herdenverhalten, das ihre Entscheidung ebenfalls beeinflusst. So lassen sie sich vom Bildungsweg der aktuellen Absolventen einer weiterführenden Ausbildung beeinflussen. Da die Bildungsentscheidung der Schulabgänger von den aktuellen Löhnen und dem Herdenverhalten abhängt, basiert sie auf der Bildungsentscheidung der „Vorgeneration“ und hat ihrerseits Auswirkungen auf die Löhne in der Zukunft, wenn sie ihren Bildungsweg absolviert haben.

Dieser Modellansatz wird von diversen empirischen Studien bekräftigt. Freeman RB (1975)²⁰, Topel RH (1997)²¹, Card D/Lemieux T (2000)²² und Goldin C/Katz LF (2008)²³ beobachteten, dass die Studienanfängerquote mit den Löhnen für akademische Absolventen positiv korreliert ist. Höhere Löhne für Akademiker führen zu höheren Studienanfängerquoten. Deshalb wurde in diesem Modell die Einbindung einer einfachen Angebot-Nachfrage Struktur für Löhne verwendet. Die begrenzte Rationalität der Agenten bei der Bildungsentscheidung, fundiert auf empirischen Studien über die Motive für die Studienwahl europäischer und amerikanischer Studenten. So fanden Brunello et al. (2001)²⁴ und Betts (1996)²⁵ heraus, dass die erwarteten Löhne von Hochschulabsolventen im Durchschnitt etwa 10% über den aktuellen Löhnen auf dem Markt liegen. Beide Studien kommen somit zu dem Ergebnis, dass bei der Studienwahl die rationale Erwartungshypothese nicht zutrifft. Hinzu kommt hier das Motiv des Herdenverhaltens bei der Bildungswahl welches von Neugart (2000)²⁶ an Universitäten beobachtet wurde.

Ferner lässt der Modellansatz Raum für verschiedene Modifikationen und Erweiterungen. In dieser Arbeit wird untersucht welche Folgen politische Maßnahmen wie Studiengebühren und Mindestlöhne auf die Nachfrage nach Bildung haben. Zudem wird versucht die in der Einleitung angesprochenen zyklischen Dynamiken bei der Studienfachwahl zu erklären.

3 Ein einfaches Modell mit Akademikern und Nicht-Akademikern

3.1 Modellstruktur

Die Agenten können zwischen einer akademischen und einer nichtakademischen Ausbildung wählen. Bei der Wahl wägen sie ab, welche Ausbildung sie bevorzugen. Dabei betrachten sie einen für die Wahl ausschlaggebenden Faktor bewusst und werden darüber hinaus von einem zweiten Faktor unbewusst bei der Wahl beeinflusst.

Der erste Faktor sind die Löhne, die den Absolventen des jeweiligen Bildungswegs gezahlt werden. Je höher die Löhne sind, desto mehr Agenten wählen die Ausbildung mit der die hohen Löhne erzielt werden. Die Löhne wiederum sind umso höher je weniger Absolventen es in diesem Bildungsweg gibt.

Der zweite, unbewusste Faktor der bei der Wahl der Ausbildung eine Rolle spielt ist die Anzahl der Absolventen, die die entsprechende Ausbildung absolviert haben. Je mehr Absolventen einer Ausbildung es gibt, desto wahrscheinlicher entscheiden sich die Agenten für diese Ausbildung und umso mehr von ihnen gibt es. Die Agenten unterliegen somit auch einem gewissen Herdenerhalten.

Wenn die Agenten die Ausbildung abgeschlossen haben, ist deren Lohn umso geringer je mehr Absolventen es mit derselben Ausbildung gibt. Damit haben sie einen Einfluss über die Lohnauswirkung auf die Entscheidung der Agenten, die nun vor der Bildungswahl stehen. Zudem beeinflusst ihre Anzahl die Agenten bei der Bildungswahl durch das Herdenverhalten. Die Agenten treffen ihre Bildungsentscheidung und das Muster setzt sich wieder fort.

3.2 Modellbausteine

3.2.1 Attraktivitätsfunktionen

Die Agenten können also zwischen einer akademischen und einer nicht- akademischen Ausbildung wählen. Die Wahl hängt von der Attraktivität der jeweiligen Bildungsoption ab. Die Attraktivität eines Bildungswegs ist umso höher je höher die Löhne der Absolventen dieser Ausbildung sind. Obendrein folgen die Agenten einem Herdenverhalten weshalb die Attraktivität einer Ausbildung ebenfalls steigt je mehr Absolventen es aktuell gibt, die diesen Bildungsweg gewählt haben.

Die Attraktivität einer akademischen Ausbildung in der Periode t ist folglich gegeben durch

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

und die Attraktivität einer nicht-akademischen Ausbildung in der Periode t durch

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Grundlage bildet der Lohn der Absolventen einer akademischen Ausbildung

und für nicht-akademische Absolventen aus

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Für die Parameter gilt [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Sie werden verwendet, um

aus den Lohngleichungen fallende lineare Funktionen zu erstellen. Somit erhält man ein negatives Verhältnis zwischen dem Gewicht und dem Lohn der jeweiligen Bildung. Je größer das Gewicht, d.h. je mehr Absolventen eines Bildungswegs es gibt, desto geringer ist der Lohn den sie erhalten. Eine elastischere Lohnfunktion für akademische Absolventen im Vergleich zu den nicht-akademischen Absolventen ergibt sich aus der Regel 1 < 1. Die Anzahl der Akademikerabsolventen fällt somit für die Lohnveränderung nicht so stark ins Gewicht wie die Anzahl der Nicht-Akademikerabsolventen. Zu beachten ist,

dass durch 1 < 2 ein höherer Lohn für die „Akademikerabsolventen“ bei gleichem Gewicht als für „Nicht-Akademikerabsolventen“ erreicht wird, falls 1 = 2 gilt. Dies könnte die Realität reflektieren, dass Akademiker grundsätzlich mehr verdienen.

3.2.3 Gewichtungsfunktionen

Der Anteil der Absolventen, die einen der beiden Bildungswege abgeschlossen haben wird durch das Gewicht ausgedrückt. Das Gewicht der Akademikerabsolventen ergibt sich aus der Relation der Attraktivität einer akademischen Bildung in der Periode t-4 zu der Attraktivität einer nicht- akademischen Bildung in der Periode t-4. Das Gewicht der nicht-akademischen Absolventen bestimmt sich analog. Beide Gewichte ergeben addiert immer die Summe eins. Je „attraktiver“ eine Bildungsoption in der Vergangenheit war desto höher ist somit das Gewicht der Absolventen des entsprechenden Bildungswegs in der Periode t. Dabei wird der Einfachheit wegen von der gleichen Ausbildungszeit für eine akademische und eine nicht-akademische Ausbildung ausgegangen.

Für das Gewicht der akademischen Absolventen in der Periode t gilt das

,discrete choice‘ Modell²⁸

Es ergibt sich folglich aus

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

und das Gewicht der nicht-akademischen Absolventen aus

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

3.3 Simulation

Um die Dynamik des Modells aufzuzeigen und die Funktionsweise besser zu verstehen wird im Folgenden eine Computersimulation über 10000 Beobachtungen durchgeführt. Dann wird ein Ausschnitt über 100 Zeitreihen entnommen und näher betrachtet. Dies entspricht in dem Modell einer Zeitspanne von 100 Jahren. Gemäß der Zeitstruktur dauert eine Ausbildung vier Jahre, da für die Berechnung des Gewichts der Absolventen die Attraktivität einer Ausbildung in t-4 herangezogen wird.²⁹ Die Kalibrierung des Modells wurde so gewählt, dass eine möglichst realistische Dynamik erzeugt wird. Je besser das Modell die Dynamiken der Realität repliziert desto aussagekräftiger sind die Auswirkungen der politischen Maßnahmen innerhalb der Simulation, die im Anschluss eingebunden werden. Positiv zu bemerken ist, dass die Kalibrierung sehr einfach angepasst werden kann sie falls die Realität nicht genau genug abbildet. Es wird zu Beginn der Kalibrierung folgendes Parametersetting gewählt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Parametersetting, Grundmodell

Das Parametersetting wurde anhand von Bifurkationen gewählt, sodass eine möglichst realistische Dynamik entsteht. Auf die Bifurkationen wird im nächsten Abschnitt 3.4 eingegangen, wo das eingestellte Parametersetting nachvollziehbar wird.

Aus dem Parametersetting ergeben sich folgende Lohnfunktionen für (akademische Absolventen) und (nicht-akademische Absolventen).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Lohnfunktionen Grundmodell. (c1=c2=1; d1= -0.7; d2= -0.9).

Folglich errechnen sich die absoluten Gewichtsveränderungen aus

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Auszug von 100 Beobachtungen (Grundmodell). Zeitreihen von oben nach unten: Attraktivitätsfunktionen, Lohnfunktionen, Gewichtungsfunktionen und Anfängerquoten. (a=0.2; b=0.51; c1=c2=1; d1= -0.7; d2= -0.9; r=10).

Das System wechselt zwischen zwei Zuständen auf- und ab und verharrt dabei jeweils vier Perioden in einem Zustand.

Die Attraktivitätsfunktionen zirkulieren beide um den Wert 0.4 wobei die Attraktivitätsfunktion der nicht-akademischen Ausbildung [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] eine größere Amplitude zeichnet als[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Die Lohnfunktionen bewegen sich etwa zwischen 0.5 und 0.7. Auch hier zeichnet die Lohnfunktion der Nicht-Akademiker [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]eine größere Amplitude als [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Die höchsten Löhne sind bei den Nicht-Akademikern höher als die höchsten Löhne der Akademiker und die niedrigsten Löhne der Nicht-Akademiker niedriger als die geringsten Löhne der Akademiker im Zeitverlauf. Die Gewichte der Absolventen schwanken bei den Akademikern etwa zwischen 0.4 und 0.7 während sie sich bei den Nicht-Akademikern etwa zwischen 0.3 und 0.6 bewegen. Beide Zeitreihen [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] und[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] haben zunächst mit dem bloßen Auge betrachtet die gleiche Amplitude. Auch die Zeitreihen der Studienanfänger [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] und Anfänger einer nicht-akademischen Ausbildung [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] bewegen sich etwa in der gleichen Spannbreite wie ihre Absolventen. Allerdings verlaufen die Zeitreihen der Absolventenquoten zu den Anfängerquoten verzögert. So ist die Studienanfängerquote in der Periode t=60 mit etwa 0.4 in ihrem Tiefpunkt während das Gewicht der Absolventen einer akademischen Ausbildung in der gleichen Periode mit etwa 0.7 auf dem Höhepunkt ist. Die gleiche Struktur ist für die Nicht-Akademiker festzustellen.

[...]

---

¹ Gibt Auskunft über den Anteil der Studienanfänger im ersten Hochschulsemester an der Bevölkerungsgruppe des entsprechenden Alters.

² Vgl. Topel (1997), S.71.

³ Vgl. Edin / Topel (1996), S.173.

⁴ Bezeichnet den Anteil der Studienberechtigten eines Jahrgangs, die ein Studium aufnehmen.

⁵ Vgl. Weishaupt H et al. (2010), S.118.

⁶ Vgl. Weishaupt H et al. (2010), S.118

⁷ Vgl. Weishaupt H et al. (2010), S.122

⁸ Vgl. Weishaupt H et al. (2010), S.106

⁹ Vgl. Finegold D, Soskice D (1988), S.49

¹⁰ Vgl. Haskel J, Martin C (1996)

¹¹ Vgl. Goldin C, Katz LF (2007), NBER Working Paper

¹² Vgl. Neugart M, Tuinstra J (2003), S.30

¹³ Vgl. Neugart M (2000), S.5, Freeman RB (1975), Card D / Lemieux T (2000)

¹⁴ Vgl. Freeman RB (1975, 1976, 1986)

¹⁵ Vgl. Sarkin GA (1985)

¹⁶ Vgl. Siow (1984)

¹⁷ Vgl. Neugart M, Tuinstra J (2003)

¹⁸ Eine nicht-akademische Bildung beinhaltet eine Ausbildung in den drei Sektoren: duales System, Schulberufs- und Übergangssystem. Eine akademische Bildung beinhaltet das Studium an einer Hoch- oder Fachhochschule.

¹⁹ Absolventen sind hier Abgänger der akademischen und nicht-akademischen Bildung. Abgänger des Schulsystems werden in dieser Arbeit als Schulabgänger aufgeführt.

²⁰ Vgl. Freeman RB (1975), S.179.

²¹ Vgl. Topel RH (1997), S.58.

²² Vgl. Card D/Lemieux T (2000), S.38

²³ Vgl. Goldin C, Katz LF (2008)

²⁴ Vgl. Brunello G, Lucifora C,Winter-Ebmer R (2001)

²⁵ Vgl. Betts JR (1996)

²⁶ Vgl. Neugart M (2000), S.5.

²⁷ Der Ausdruck wird hier benutzt um eine übersichtliche Satzgestaltung zu erhalten.

²⁸ Vgl. Manski C, McFadden D (1981)

²⁹ Die Ausbildungsdauer wurde nach Freeman RB (1975), S.171 gewählt, der Fluktuationen der Studienanfängerzahlen vom Tief- zum Höchstpunkt innerhalb von 4 – 5 Jahren beobachtete.