We investigate the short- and long-term effects of economic conditions at high-school graduation as a source of exogenous variation in the labor-market opportunities of potential college entrants. Exploiting business cycle fluctuations across birth cohorts for 28 developed countries, we find that bad economic conditions at high-school graduation increase college enrollment and graduation. They also affect outcomes in later life, increasing cognitive skills and improving labor-market success. Outcomes are affected only by the economic conditions at high-school graduation, but not by those during earlier or later years. Recessions at high-school graduation narrow the gender gaps in numeracy skills and labor-market success.

We empirically test the hypothesis that a major in economics, management, business administration or accounting (for simplicity referred to as Business/Economics) leads to more-conservative (right-wing) political views. We use a panel dataset of individuals (repeated observations for the same individuals over time) living in the Netherlands, drawing data from the Longitudinal Internet Studies for the Social Sciences from 2008 through 2013. Our results show that when using a simple fixed effects model, which fully controls for individuals’ time-invariant traits, any statistically and quantitatively significant effect of a major in Business/Economics on the Political Ideology of these individuals disappears. We posit that, at least in our sample, there is no evidence for a causal effect of a major in Business/Economics on individuals’ Political Ideology.

Die Berliner Mauer als das Symbol der deutschen Teilung ist mittlerweile länger verschwunden als sie gestanden hat, doch die Unterschiede innerhalb des Landes sind auch nach drei Jahrzehnten noch sichtbar. Jüngste Forschungsergebnisse zeigen jedoch, dass die Bruchkante der wirtschaftlichen Entwicklung nicht immer ausschließlich entlang der ehemaligen innerdeutschen Grenze verläuft, sondern neben dem West-Ost-Gefälle auch Süd-Nord- oder Stadt-Land-Unterschiede zutage treten.

Job creation is one of the most important aspects of entrepreneurship, but we know relatively little about the hiring patterns and decisions of start‐ups. Longitudinal data from the Integrated Longitudinal Business Database (iLBD), Kauffman Firm Survey (KFS), and the Growing America through Entrepreneurship (GATE) experiment are used to provide some of the first evidence in the literature on the determinants of taking the leap from a nonemployer to employer firm among start‐ups. Several interesting patterns emerge regarding the dynamics of nonemployer start‐ups hiring their first employee. Hiring rates among the universe of nonemployer start‐ups are very low, but increase when the population of nonemployers is focused on more growth‐oriented businesses such as incorporated and employer identification number businesses. If nonemployer start‐ups hire, the bulk of hiring occurs in the first few years of existence. After this point in time, relatively few nonemployer start‐ups hire an employee. Focusing on more growth‐ and employment‐oriented start‐ups in the KFS, we find that Asian‐owned and Hispanic‐owned start‐ups have higher rates of hiring their first employee than white‐owned start‐ups. Female‐owned start‐ups are roughly 10 percentage points less likely to hire their first employee by the first, second, and seventh years after start‐up. The education level of the owner, however, is not found to be associated with the probability of hiring an employee. Among business characteristics, we find evidence that business assets and intellectual property are associated with hiring the first employee. Using data from the largest random experiment providing entrepreneurship training in the United States ever conducted, we do not find evidence that entrepreneurship training increases the likelihood that nonemployers hire their first employee.

Nahezu alle entwickelten Volkswirtschaften haben Programme zur Förderung von Forschung und Entwicklung (FuE) eingeführt. Allerdings ist sehr wenig darüber bekannt, welche Programme eigentlich genau zur Anwendung kommen, welche finanziellen Mittel dafür aufgebracht werden und ob die Programme in der Art und Weise wirken, wie sie ursprünglich intendiert waren. Evaluationsstudien, die auf kausalen Untersuchungsdesigns basieren, können einen wertvollen Beitrag zur Beantwortung der Frage leisten, ob ein Programm tatsächlich Wirkungen entfaltet und welcher der verschiedenen Ansätze am erfolgversprechendsten ist.

In dieser Studie wird die Bedeutung von persönlichen Beziehungen zwischen Unternehmensgründern aus Hochschulen und Hochschulforschern für die Entscheidung der Gründer, sich in der Region der Heimathochschule niederzulassen, untersucht. Am Beispiel von Gründungen aus Hochschulen in Regionen mit mehreren Hochschulen kann gezeigt werden, dass bei der Entscheidung der Gründer, in der Region zu bleiben, der Nähe zur Heimatfakultät größere Bedeutung zukommt als der Nähe zu vergleichbaren Fakultäten an anderen lokalen Hochschulen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass für den Zugang zu akademischem Wissen und Ressourcen und deren Transfer in Privatunternehmen über das einfache lokale Vorhandensein von Hochschulen hinaus persönliche Beziehungen bedeutsam sind. Dies hat Implikationen für die Rolle der Hochschulen als Standortvorteil für Unternehmen, die von akademischem Wissen und Ressourcen profitieren können oder darauf angewiesen sind.

Übergeordnetes Ziel der hier vorgestellten Routinen ist die Abbildung von Kooperationsbeziehungen von Unternehmen, Universitäten, außeruniversitären Forschungseinrichtung sowie sonstiger Institutionen auf drei Ebenen von Innovationstätigkeit (Verbundprojekte; Publikationen; Patente). Dazu werden a) die drei innovationsbezogenen Datenbanken (Förderkatalog; Web of Knowledge; DPMA Patente) vereinheitlicht und zusammengeführt sowie b) diese kombinierten Datenbestände mittels Record-Linkage-Techniken mit den Daten aus den Institutionendatensätzen Amadeus und Research Explorer verknüpft. Die Zusammenführung erstreckt sich für dieses Projekt auf die sechs Fallregionen, die in RegDemo vorgesehen sind. Die Abgrenzung erfolgt anhand von Raumordnungsregionen: 501 - Aachen; 513 - Siegen; 602 - Nordhessen (= „Kassel“); 1302 – Mittleres Mecklenburg/Rostock (= „Rostock“); 1401 - Oberes Elbtal/Osterzgebirge (= „Dresden“); 1504 - Magdeburg.