This paper studies whether common ownership affects the direction of technological change. We develop a task-based model in which commonly owned firms internalize wage externalities from labor market rivals, increasing incentives to automate. We establish causality by exploiting institutional investor mergers in a dynamic DiD design, using U.S. data on institutional ownership, establishment-level employment, and automation patents. When institutional investor mergers increase common ownership among labor market rivals, the annual probability of those firms producing an automation patent increases by 3.79 percentage points and employment growth falls by 3.8 percentage points on average. Both effects disappear without labor market overlap.

Die IAB-Stellenerhebung ist eine quartalsweise durchgeführte und repräsentative Betriebsbefragung über das gesamtwirtschaftliche Stellenangebot sowie Einstellungsprozesse in Deutschland. Die Erhebung ermittelt die Gesamtzahl aller offenen Stellen am Arbeitsmarkt, einschließlich jener Stellen, die nicht der Bundesagentur für Arbeit (BA) gemeldet werden. Das erste Modul des Fragebogens enthält Informationen zur Zahl und Struktur offener Stellen, dem erwarteten künftigen Arbeitskräftebedarf, zur wirtschaftlichen Lage und zur Entwicklung der befragten Betriebe. Das zweite Modul erfragt die betriebliche Einschätzung und Nutzung aktueller arbeitsmarktpolitischer Instrumente sowie den betrieblichen Umgang mit am Arbeitsmarkt benachteiligten Personen. Das dritte Modul enthält Fragen zum letzten Fall einer Neueinstellung und zum letzten Fall eines gescheiterten Rekrutierungsversuchs. Das Forschungsdatenzentrum der Bundesagentur für Arbeit stellt die Datensätze der Befragungswellen ab 2000 mit allen Fragebogenteilen einschließlich der Quartalsbefragungen für externe Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bereit.

Die deutsche Wirtschaft steht unter Druck, doch die aktuellen Maßnahmen der Regierung führen kaum zu einer nachhaltigen Erholung. Unternehmen sind mit Unsicherheiten konfrontiert, die Investitionen hemmen – insbesondere hinsichtlich der Energieversorgung und der damit verbundenen Kosten. Viele Betriebe schieben deshalb notwendige Investitionen auf – genau die Investitionen, die das wirtschaftliche Wachstum antreiben könnten.

Dieser Bericht beschreibt den neuen Schlüssel zwischen Betriebs- und Unternehmensidentifikatoren. Er ermöglicht die Verknüpfung von administrativen Beschäftigungsdaten des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) mit externen Betriebsdaten, die über einen Creditreform- oder Moody’s (ehemals Bureau van Dijk)-Identifikator verfügen. Die Zuordnung zwischen den beiden Datenquellen basiert auf einem Record-Linkage zwischen den Adressdaten des IAB und den Adressdaten des Mannheimer Unternehmenspanels (MUP) des Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW). Dieser Methodenbericht fasst den Prozess der Datenverknüpfung zusammen, beschreibt ausführlich die Bereinigung der Daten und Qualitäts- und Repräsentativitätsprüfungen sowie Einschränkungen der Daten. Der Schlüssel wird die Grundlage für Standarddatenprodukte bilden, die über das Forschungsdatenzentrum des IAB (FDZ) verfügbar sein werden. Darüber hinaus ermöglicht der vorgestellte Schlüssel die Erstellung individueller Datensätze.

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.

Diese Studie untersucht, wie die betrieblichen Erträge zwischen deutschen Industrieunternehmen und ihren Beschäftigten aufgeteilt werden. Dafür werden Energiepreisänderungen auf Unternehmensebene und die daraus resultierenden Veränderungen im Unternehmensertrag betrachtet. Wir finden heraus, dass höhere Energiepreise die Löhne drücken und dass ein Rückgang bei den Erträgen um 10% zu einem Rückgang der Löhne um 2% führt. Dieser Zusammenhang ist asymmetrisch, was bedeutet, dass die Löhne nicht von Senkungen der Energiepreise profitieren, aber durch Energiepreiserhöhungen sinken. Kleine Unternehmen geben Schwankungen im Ertrag stärker an die Beschäftigten weiter als Großunternehmen.

Die Aussichten für die internationale Konjunktur bleiben leicht eingetrübt. In Europa setzt sich die zaghafte Erholung fort. In Deutschland vermehren sich die Anzeichen für eine konjunkturelle Besserung. Alles in allem wird die Produktion im Sommerhalbjahr wohl nur verhalten ausgeweitet, doch ab Herbst dürfte die Belebung Fahrt aufnehmen. Das Bruttoinlandsprodukt dürfte im Jahr 2024 um 0,3% expandieren, für 2025 prognostiziert das IWH einen Zuwachs um 1,5%.

The recent advances in automation technology, robotics in particular, have sparked a heated debate over the future of labor and human society at large. The ongoing process of robotization may engender profound impacts on various segments of the labor market. Given the far-reaching implications of robots, it is thus very important to understand the scale and scope of robot use and characteristics of robot users. However, the main challenge is the limited availability of robot data at the microeconomic level (Raj and Seamans, 2018). Due to the data constraint, the bulk of the existing literature relies on cross-country industry-level data from the International Federation of Robotics (IFR). The lack of micro-level robot data makes it difficult to paint a comprehensive picture of robotization in industrial settings, and perhaps more importantly, to assess how within-industry firm level heterogeneity manifests itself in robot use and adoption.