Gegenstand dieses Evaluationsberichts ist die Replikation und Erweiterung der Ergebnisse des vorhergehenden Gutachtens zur Evaluation der Gemeinschaftsaufgabe ‚Verbesserung der regionalen Wirtschaftsstruktur‘ (GRW) 

Der vorliegende Evaluationsbericht verfolgt zwei Ziele. Erstens aktualisiert er die Ergebnisse aus dem vorherigen Gutachten. Zweitens betrachtet er einige Aspekte zu den Wirkungen der GRW-Förderung vertiefend. Dazu gehört insbesondere die Frage, ob die GRW für die geförderten Betriebe tatsächlich einen Anreizeffekt im Sinne einer Ausweitung der Investitionstätigkeit hatte und wie sich die Effekte der Förderung unter Verwendung fortgeschrittener Produktivitätsmaße darstellt. Des Weiteren widmet sich der Evaluationsbericht einer vertiefenden Untersuchung heterogener Effekte auf sektoral disaggregierter Ebene sowie nach Betriebsgrößenklassen. Wo es möglich ist, analysiert der Bericht zudem längere Zeiträume nach dem Beginn des Förderprojekts. Schließlich widmet sich der Evaluationsbericht Fragen zur Wirtschaftlichkeit des GRW-Programms auf einzelbetrieblicher Ebene, indem er die Effekte in Beziehung setzt zur Höhe der aufgewendeten Fördermittel. 

Standard labor market models assume that workers hold accurate beliefs about the external wage distribution, and hence their outside options with other employers. We test this assumption by comparing German workers’ beliefs about outside options with objective benchmarks. First, we find that workers wrongly anchor their beliefs about outside options on their current wage: workers that would experience a 10% wage change if switching to their outside option only expect a 1% change. Second, workers in low-paying firms underestimate wages elsewhere. Third, in response to information about the wages of similar workers, respondents correct their beliefs about their outside options and change their job search and wage negotiation intentions. Finally, we analyze the consequences of anchoring in a simple equilibrium model. In the model, anchored beliefs keep overly pessimistic workers stuck in low-wage jobs, which gives rise to monopsony power and labor market segmentation.

Das Mannheimer Unternehmenspanel verknüpft mit dem Betriebs-Historik-Panel (MUP-BHP) setzt sich aus Querschnittsdatensätzen ab dem Jahr 2010 zusammen. Jeder Querschnitt umfasst alle Gesellschaften mit beschränkter Haftung (GmbH) aus dem Mannheimer Unternehmenspanel (MUP) und deren Betriebsstätten des gesamtdeutschen Raumes, die in der Beschäftigten-Historik (BeH) zum Stichtag 31.12. erfasst sind. Diese Verknüpfung von Unternehmen und Betrieben liegt ein Record-Linkage der Adressdaten des vom Leibniz Institut für Europäische Wirtschaftsforschung gehaltenen MUP und der Betriebsadressdaten am IAB zugrunde. Die einzelnen Querschnittsdatensätze enthalten Informationen zu den Betrieben und Unternehmen sowie eine Zusatzdatei zu Gesellschaftern. Die Datensätze können zu einem Panel verbunden werden. Dieser Datenreport beschreibt das Mannheimer Unternehmenspanel verknüpft mit dem Betriebs-Historik-Panel (MUP-BHP) 2010–2020.

We analyze how skill transferability and the local industry mix affect the adjustment costs of workers hit by a trade shock. Using German administrative data and novel measures of economic distance we construct an index of labor market absorptiveness that captures the degree to which workers from a particular industry are able to reallocate into other jobs. Among manufacturing workers, we find that the earnings loss associated with increased import exposure is much higher for those who live in the least absorptive regions. We conclude that the local industry composition plays an important role in the adjustment processes of workers.

Using a newly collected dataset at the plant level from 2014 to 2018, we provide the first microscopic portrait of robotization in Germany and study the correlates of robot adoption. Our descriptive analysis uncovers five stylized facts: (1) Robot use is relatively rare. (2) The distribution of robots is highly skewed. (3) New robot adopters contribute substantially to the recent robotization. (4) Robot users are exceptional. (5) Heterogeneity in robot types matters. Our regression results further suggest plant size, high-skilled labor share, exporter status, and labor shortage to be strongly associated with the future probability of robot adoption.