Your very private job agency: Job referrals based on residential location networks - Franziska Hawranek; Norbert Schanne (Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), 2014)
This paper analyzes job referral effects that are based on residential location. We use georeferenced record data for the entire working population (liable to social security) and the corresponding establishments in the Rhine-Ruhr metropolitan area, which is Germany's largest (and EU's second largest) metropolitan area. We estimate the propensity of two persons to work at the same place when residing in the same neighborhood (reported with an accuracy of 500m500m grid cells), and compare the effect to people living in adjacent neighborhoods. We find a significant increase in the probability of working together when living in the same neighborhood, which is stable across various specifications. We differentiate these referral effects for socioeconomic groups and find especially strong effects for migrant groups from former guestworker countries and new EU countries. Further, we are able to investigate a number of issues in order to deepen the insight on actual job referrals: distinguishing between the effects on working in the same neighborhood and working in the same establishment - probably the more accurate measure for job referrals - shows that the latter yield overall smaller effects. Further, we find that clusters in employment although having a significant positive effect play only a minor role for the magnitude of the referral effect. When we exclude short distance commuters, we find the same probabilities of working together, which reinforces our interpretation of this probability as a network effect. – – Diese Studie untersucht die Effekte von Job-Empfehlungen, die aus dem Wohnumfeld herrühren. Wir verwenden geocodierte Prozessdaten für die erwerbstätige Bevölkerung (in sozialversicherungspflichtiger und geringfügiger Beschäftigung) und die entsprechenden Betriebe in der Metropolregion Rhein-Ruhr, Deutschlands größter Metropolregion (und die zweitgrößte der EU). Wir schätzen die Wahrscheinlichkeit, mit der zwei Personen am selben Ort arbeiten, wenn sie in derselben Nachbarschaft wohnen (gemessen in einem 500m 500m Raster), und vergleichen diese mit der Wahrscheinlichkeit, wenn eine der beiden Personen in einer angrenzenden Rasterzelle wohnt. Wir finden einen signifikanten Zuwachs in der Wahrscheinlichkeit zusammen zu arbeiten wenn die Personen in derselben Nachbarschaft wohnen; dieser Befund bleibt über verschiedene Spezifikationen robust. Wir differenzieren die Empfehlungseffekte nach sozioökonomischen Gruppen und finden vor allem für Migranten aus den traditionellen Gastarbeiterentsendeländer und aus den neuen EU-Mitgliedsstaaten starke Effekte. Darüber hinaus können wir eine Reihe von Aspekten untersuchen, um das Verständnis bezüglich Job-Empfehlungen zu vertiefen: Die Unterscheidung zwischen dem Effekt auf Zusammenarbeit in derselben Nachbarschaft und demselben Betrieb - möglicherweise das genauere Maß für Job-Empfehlungen - zeigt, dass letztere insgesamt kleiner ausfallen. Darüber hinaus finden wir, dass die Konzentration von Beschäftigung zwar auch einen positiven Zusammenhang erzeugt, aber nur eine kleine Rolle im Hinblick auf die Größenordnung des Empfehlungseffektes spielt.Wenn wir Kurzstreckenpendler (innerhalb desselben Postleitzahlbezirks) ausschließen, bleiben die Wahrscheinlichkeiten gemeinsam zu arbeiten unverändert, was unsere Interpretation dieser Wahrscheinlichkeit als Netzwerkeffekt untermauert.
Keywords: J20; R23; 330; Job referrals; Geocoded Data; Labor market; Neighborhood effects; Network effects; Social interactions