Are there Gender-specific Preferences for Location Factors? A Grouped Conditional Logit-model of Interregional Migration Flows in Germany
Lutz Schneider, Alexander Kubis
IWH Discussion Papers,
Nr. 5,
2009
Abstract
The article analyses the question whether women and men differ in their tastes for location factors. The question is answered by quantifying the impact of location characteristics on interregional migration flows across Germany. The analysis is based on a grouped conditional logit approach. We augment the framework by controlling for violation of the independence of irrelevant alternatives assumption and for overdispersion. As a result, we find no differences in terms of direction of impact. However, the regressions confirm gender differences in terms of intensity, particularly regarding regional wage levels and the availability of educational institutions.
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„Arbeitsplatzausstattung“ und „Arbeitsplatzlücke“ nach Geschlechtern in Ost- und Westdeutschland
Hans-Ulrich Brautzsch, Johann Fuchs, Cornelia Lang
IWH Discussion Papers,
Nr. 9,
2006
Abstract
In dem vorliegenden Aufsatz werden (a) Umfang und Struktur der vorhandenen Arbeitsplätze nach Geschlechtern in Ost- und Westdeutschland, (b) das geschlechtsspezifische Ausmaß der „Arbeitplatzlücke“ in beiden Großregionen sowie (c) die Ursachen für die – gemessen an Westdeutschland – höhere „Arbeitsplatzlücke“ in Ostdeutschland auf der Grundlage von Daten der Regionalen Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen und der Bundesgentur für Arbeit untersucht. Die Analyse zeigt, dass im Jahr 2003 die „Arbeitsplatzausstattung“ je 1000 Erwerbsfähigen in Ostdeutschland fast genau so hoch war wie in Westdeutschland. Bei den Frauen lag sie sogar über dem westdeutschen Vergleichswert. Dennoch ist die Diskrepanz zwischen dem Arbeitsangebot und der Nachfrage bei den ostdeutschen Frauen und Männern erheblich größer. Dies ist zum einen auf strukturelle Ursachen und zum anderen auf die höhere Erwerbsneigung der ostdeutschen Frauen zurückzuführen, die insbesonde durch das tradierte Verhaltensmuster nach Erwerbsarbeit sowie die geringeren Haushalteinkommen in Ostdeutschland bedingt ist.
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Understanding CSR Champions: A Machine Learning Approach
Alona Bilokha, Mingying Cheng, Mengchuan Fu, Iftekhar Hasan
Annals of Operations Research,
2099
Abstract
In this paper, we study champions of corporate social responsibility (CSR) performance among the U.S. publicly traded firms and their common characteristics by utilizing machine learning algorithms to identify predictors of firms’ CSR activity. We contribute to the CSR and leadership determinants literature by introducing the first comprehensive framework for analyzing the factors associated with corporate engagement with socially responsible behaviors by grouping all relevant predictors into four broad categories: corporate governance, managerial incentives, leadership, and firm characteristics. We find that strong corporate governance characteristics, as manifested in board member heterogeneity and managerial incentives, are the top predictors of CSR performance. Our results suggest policy implications for providing incentives and fostering characteristics conducive to firms “doing good.”
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