Um auf systematische Unterschiede in den Daten zu kontrollieren, wird ein Paneldatenmodell in der folgenden Form geschätzt:

Überprüft wird der Einfluss der Beschäftigungsquote älterer Menschen (BQA) auf die Beschäftigungsquote der Jüngeren (BQJ). Die Daten reichen über eine Zeitreihe von t Jahren und über eine Gruppe von i Ländern. Um den Effekt möglichst genau bestimmen zu können, muss dieser umfassend von anderen Einflussgrößen isoliert werden (X). Permanente strukturelle Unterschiede in den Ländern werden durch die länderspezifischen Effekte (α) kontrolliert. Die intertemporalen Effekte (τ) berücksichtigen zeitliche Begebenheiten wie die Konjunkturlage oder allgemeine Schocks.

Der Vektor X beinhaltet zusätzliche Kontrollvariablen, die neben unserer Hauptvariable BQA einen Einfluss auf die Jugendbeschäftigung haben können. Solche Faktoren können folgende Variablen sein: konjunkturelle (Bruttoinlandsprodukt, Wirtschaftswachstum, Arbeitslosenrate oder Inflation), Arbeitsmarktbestimmungen (Arbeitnehmerschutz und Arbeitslosenhilfe) und die Heterogenität von Altersgruppen aufgrund der Alterung der Bevölkerung bzw. der niedrigeren Fertilität (d.h. unterschiedliche Kohortengrößen). Wirtschaftsleistung und Wachstum haben typischerweise eine positive Auswirkung auf die Beschäftigung. Es ist also davon auszugehen, dass Länder zum Zeitpunkt einer konjunkturellen Hochphase eine vergleichsweise hohe Beschäftigung ausweisen. Dieser konjunkturelle Effekt kann das Verhältnis zwischen der Beschäftigung Junger und Alter verzerren und muss daher in die Schätzungen miteinbezogen werden. Darüber hinaus weist die Phillips-Kurve auf einen negativen Zusammenhang zwischen Arbeitslosigkeit und Inflation hin, welchen es in der Analyse zu beachten gilt. Weiters hängt die Höhe der Beschäftigung auch von Arbeitsmarktinstitutionen ab. So reduziert ein strenger Kündigungsschutz die Anreize für einen Arbeitgeber, neues Personal einzustellen. Auf der anderen Seite senkt ein großzügiges Arbeitslosengeld die Anreize für Arbeitnehmer, geringfügig bezahlte Arbeit aufzunehmen.

In einer zweiten Spezifikation wird der Effekt der Beschäftigungsquote älterer Arbeitnehmer auf die Beschäftigungsquote von Arbeitnehmern im mittleren Alter (25- bis 54-Jährige) untersucht. Zusätzlich analysieren wir die Auswirkung der Beschäftigungsquote von älteren Arbeitnehmern auf die Arbeitslosenrate der Arbeitnehmer der jüngeren und mittleren Altersgruppen. Als Robustheits-Test werden die Effekte in unterschiedlichen Regionen der EU und unterschiedlichen Modellspezifikationen untersucht. Der Hausman-Test gibt in allen Modellspezifikationen dem Fixed-Effects-Modell den Vorzug, sodass dieser als Basismodell verwendet wird. Zusätzlich wird auch noch ein IV-Modell geschätzt, um auf die Endogenität der Variablen (Beschäftigungsquote der 55- bis 64-Jährigen) zu kontrollieren. Der Sargan-Test bestätigt in allen Fällen die Gültigkeit der verwendeten Instrumente des IV-Modells.

Für die Panel-Regression werden OECD-Jahresdaten verwendet. Das Sample beinhaltet 20 EU-Mitglieder und umfasst die Periode 1960-2013. Die Zeitreihen weisen zum Teil unterschiedliche Längen auf und werden in einem „unbalanced Panel“ mit 562 Beobachtungen zusammengefasst.

Beschreibung der verwendeten Variablen

Tabelle 2. Quelle: OECD, ILO.

Empirische Ergebnisse

Zusammenhang zwischen der Beschäftigungsquote unterschiedlicher Altersgruppen und der Beschäftigungsquote der älteren Arbeitnehmer in den EU-Ländern

Tabelle 3. Quelle: Eigene Berechnungen. Anmerkungen: Alle Koeffizienten sind mittels robuster Standardfehler geschätzt. Der Hausman-Test bevorzugt immer das Fixed-Effekts Modell. Die Lebenserwartung ist als Instrument für die Beschäftigungsquote der Ältere verwendet. Sargan-Test bestätigt die Gültigkeit der verwendeten Instrumente.
Die Werte in Klammer geben die Standard-Abweichung der Koeffizienten an.
R2 – Lineares einfaches Bestimmtheitsmaß
*** – Signifikant auf einem 1%-Level;
** – Signifikant auf einem 5%-Level;
* – Signifikant auf einem 10%-Level

Zusammenhang zwischen der Arbeitslosenrate unterschiedlicher Altersgruppen und der Beschäftigungsquote der älteren Arbeitnehmer in den EU-Ländern

Tabelle 4. Quelle: Eigene Berechnungen. Anmerkungen: Alle Koeffizienten sind mittels robuster Standardfehler geschätzt. Der Hausman-Test bevorzugt immer das Fixed-Effekts Modell. Die Lebenserwartung ist als Instrument für die Beschäftigungsquote der Ältere verwendet. Sargan-Test bestätigt die Gültigkeit der verwendeten Instrumente.
Die Werte in Klammer geben die Standard-Abweichung der Koeffizienten an.
R2 – Lineares einfaches Bestimmtheitsmaß
*** – Signifikant auf einem 1%-Level;
** – Signifikant auf einem 5%-Level;
* – Signifikant auf einem 10%-Level

Zusammenhang zwischen der Beschäftigungsquote unterschiedlicher Altersgruppen und der Beschäftigungsquote der älteren Arbeitnehmer in den westlichen EU-Ländern

Tabelle 5. Quelle: Eigene Berechnungen. Anmerkungen: Alle Koeffizienten sind mittels robuster Standardfehler geschätzt.
Der Hausman-Test bevorzugt immer das Fixed-Effekts Modell. Die Lebenserwartung ist als Instrument für die Beschäftigungsquote der Ältere verwendet. Sargan-Test bestätigt die Gültigkeit der verwendeten Instrumente.
Die Werte in Klammer geben die Standard-Abweichung der Koeffizienten an.
R2 – Lineares einfaches Bestimmtheitsmaß
*** – Signifikant auf einem 1%-Level;
** – Signifikant auf einem 5%-Level;
* – Signifikant auf einem 10%-Level

Zusammenhang zwischen der Arbeitslosenrate unterschiedlicher Altersgruppen und der Beschäftigungsquote älterer Arbeitnehmer in den westlichen EU-Ländern

Tabelle 6. Quelle: Eigene Berechnungen. Anmerkungen: Alle Koeffizienten sind mittels robuster Standardfehler geschätzt.
Der Hausman-Test bevorzugt immer das Fixed-Effekts Modell. Die Lebenserwartung ist als Instrument für die Beschäftigungsquote der Ältere verwendet. Sargan-Test bestätigt die Gültigkeit der verwendeten Instrumente.
Die Werte in Klammer geben die Standard-Abweichung der Koeffizienten an.
R2 – Lineares einfaches Bestimmtheitsmaß
*** – Signifikant auf einem 1%-Level;
** – Signifikant auf einem 5%-Level;
* – Signifikant auf einem 10%-Level