Integration regionaler Daten zu Flucht/Asyl/Migration in die SGB-II-Typisierung: Machbarkeitsstudie - Anette Haas; Markus Janser (Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), 2017)
Die deutlichen Unterschiede in der regionalen Verteilung und Integration von Zugewanderten wirkt sich auch auf die strukturellen Rahmenbedingungen von Jobcentern aus. Vor diesem Hintergrund untersucht die vorliegende Machbarkeitsstudie, inwiefern das IAB-Verfahren der Typisierung von Jobcenterbezirken angepasst werden sollte, um den Einfluss von Flucht- und EU-Binnenmigration auf die zugrundeliegenden Zielvariablen adäquat abbilden zu können. Die Studie kommt zu folgenden Ergebnissen: Die Replikation der Typisierung mit Datenstand 2015 zeigt nach wie vor einen hohen Erklärungsgehalt (gemessen am R2), auch mit den bestehenden Vergleichstypen aus 2013. Obwohl sich die Gewichte einzelner Variablen zum Teil verschoben haben, bieten die bestehenden Vergleichstypen aus 2013 noch eine ähnlich gute Erklärungskraft wie die einer Typisierung mit Datenstand Ende 2015. Eine Neutypisierung unter Verwendung der bisherigen Variablen ist daher aus methodischer Sicht zum aktuellen Zeitpunkt nicht erforderlich. Die Kontextvariable, die bisher Zuwanderung operationalisierte - "Bevölkerungsanteil Nicht-EU", - ist mit Datenstand 2015 für alle drei Zielvariablen nicht mehr signifikant. Die ausgewählten neuen Variablen liefern signifikante Ergebnisse, verbessern aber den Gesamterklärungsgehalt der Typisierung nur marginal. Für eine zukünftige Neutypisierung empfiehlt die Projektgruppe die insignifikante Variable "Bevölkerungsanteil Nicht-EU" durch die beiden Variablen "Langzeitleistungsbezieher aus EU-Beitrittsländern der Jahre 2004ff." und "Erwerbsfähige Personen aus den Asylhauptherkunftsländern" zu ersetzen. – – The marked differences in regional distribution and integration of migrants also affect the structural framework of Job Centres. Against this background, this study examines the extent to which the IAB method of classification of Job Centres should be refined in order to adequately reflect the influence of migration and EU internal migration on the underlying target variables. The results of the study are as follows: The replication of the IAB classification with data from 2015 still shows a high level of explanation power (measured on R2), even with the existing comparison types from 2013. Although the weight of individual variables has shifted to some extent, the existing classification types from 2013 still offer a similarly good explanatory power as that of a classification with data at the end of 2015. Therefore, an update of the classification scheme using the updated variables is not required at the current time. The context variable, which has so far been used for immigration - 'Population non-EU' - is no longer statistically significant for all three target variables with the 2015 data level. The selected new variables provide significant results but only marginally improve the overall explanation of classification. For a future update of the classification, the project group recommends to replace the insignificant variable 'Population non-EU' by the two variables 'Long-term beneficiaries from EU accession countries since 2004' and 'Persons in the working age population from asylum-seekers' countries of origin'.
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