Anwendungsbeispiel: Auswirkungen eines Mindestlohns

Transcrição

Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Ökonometrie (Bachelor)
Lehrstuhl Prof. Fitzenberger, Ph.D.
WS 2011/12
Anwendungsbeispiel: Auswirkungen eines Mindestlohns
Motivation
•
Neoklassisches Modell: ein Mindestlohn über dem markträumenden Lohn führt zu
einem Beschäftigungsrückgang
•
Arbeitgeber mit Monopsonmacht: ein Mindestlohn kann zu einer Beschäftigungserhöhung führen
•
Tatsächliche Auswirkungen eines Mindestohns schwer prognostizierbar ex ante
•
Evaluationsstudien untersuchen die Auswirkungen eines Mindestlohns ex post
→
Card und Krueger (1994) für Fast Food Branche in den USA
→
König und Möller (2008) für Baugewerbe in Deutschland
→
ZEW (2011) für Dachdeckergewerbe in Deutschland
•
Topfschlagen um Notwendigkeit und Höhe eines Mindestlohns in Deutschland
herauszunden (Fitzenberger, 2008)
1
Card und Krueger (1994)
•
Am 01. April 1992 stieg der Mindestlohn in New Jersey von $ 4.25 auf $ 5.05 pro
Stunde
•
Stichprobe von 410 Fast Food Restaurants in New Jersey und Pennsylvania
•
Zwei Zeitpunkte: vor der Reform (Feb/März 1992) und nach der Reform (Nov/Dez
1992)
•
Reiner vorher-nachher Vergleich der Beschäftigung in betroenen Restaurants nicht
sinnvoll, da sich nicht nur der Mindestlohn, sondern auch andere Einussfaktoren
im Zeitverlauf ändern
•
Idee: Vergleiche Beschäftigungsänderung in betroenen Restaurants mit Beschäftigungsänderung in ähnlichen, aber nicht betroenen Restaurants
→
•
Dierenz-von-Dierenzen Ansatz
Strategie 1: Vergleiche die Beschäftigungsentwicklung in New Jersey mit der im
benachbarten Bundesstaat Pennsylvania, wo es keine Lohnerhöhung gab
•
Strategie 2: Vergleiche die Beschäftigungsentwicklung in Restaurants in New Jersey, die vor der Reform niedrige Löhne zahlen, mit der in Restaurants in New
Jersey, die schon vor der Reform hohe Löhne zahlen
2
776
THE AMERICAN ECONOMIC REVIEW
SEPTEMBER 1994
Tabelle 1: Beschäftigungswirkungen des Mindestlohns in New Jersey
TABLE2-MEANS OFKEYVARIABLES
Stores in:
Variable
NJ
PA
41.1
20.5
24.8
13.6
34.1
44.3
15.2
21.5
19.0
35.4
-0.5
1.2
0.6
- 1.1
-0.2
20.4
(0.51)
32.8
(1.3)
4.61
(0.02)
30.5
(2.5)
3.35
(0.04)
14.4
(0.2)
23.6
(2.3)
23.3
(1.35)
35.0
(2.7)
4.63
(0.04)
32.9
(5.3)
3.04
(0.07)
14.5
(0.3)
29.1
(5.1)
-2.0
21.0
(0.52)
35.9
(1.4)
5.08
(0.01)
0.0
21.2
(0.94)
30.4
(2.8)
4.62
(0.04)
25.3
(4.9)
1.3
(1.3)
3.03
(0.07)
14.7
(0.3)
23.4
(4.9)
-0.2
ta
1. Distribution of Store Types (percentages):
a.
b.
c.
d.
e.
Burger King
KFC
Roy Rogers
Wendy's
Company-owned
2. Means in Wave 1:
a. FTE employment
b. Percentage full-time employees
c. Starting wage
d. Wage = $4.25 (percentage)
e. Price of full meal
f. Hours open (weekday)
g. Recruiting bonus
-0.7
-0.4
-0.4
4.0
-0.3
- 1.0
3. Means in Wave 2:
a. FTE employment
b. Percentage full-time employees
c. Starting wage
d. Wage = $4.25 (percentage)
e. Wage = $5.05 (percentage)
85.2
(2.0)
3.41
(0.04)
14.4
(0.2)
20.3
(2.3)
f. Price of full meal
g. Hours open (weekday)
h. Recruiting bonus
1.8
10.8
36.1
5.0
-0.8
-0.6
Notes: See text for definitions. Standard errors are given in parentheses.
aTest of equality of means in New Jersey and Pennsylvania.
Quelle: Card und Krueger (1994), Tabelle 2.
restaurants in New Jersey that had been
paying less than $5.05 per hour reported a
startingwage equal to the new rate. Interestingly,the minimum-wageincreasehad no
apparent"spillover"on higher-wagerestaurantsin the state:the mean percentagewage
change for these stores was -3.1 percent.
Despite the increase in wages, full-timeequivalent employment increased in New
Jersey relative to Pennsylvania.Whereas
New Jersey stores were initially smaller,
employment gains in New Jersey coupled
with losses in Pennsylvanialed to a small
and statistically insignificant interstate
3
780
THE AMERICAN ECONOMIC REVIEW
SEPTEMBER 1994
Tabelle 2: Beschäftigungswirkungen des Mindestlohns in New Jersey
TABLE 3-AVERAGE
PA
(i)
Variable
EMPLOYMENTPER STORE BEFORE AND AFTER THE RISE
IN NEW JERSEY MINIMUMWAGE
Stores by state
Difference,
NJ - PA
NJ
(ii)
(iii)
Stores in New Jerseya
Wage =
Wage =
Wage 2
$4.25
$4.26-$4.99
$5.00
(vi)
(iv)
(v)
Differences within NJb
Low- Midrangehigh
high
(vii)
(viii)
1. FTE employmentbefore,
all availableobservations
23.33 20.44
(1.35) (0.51)
-2.89
(1.44)
19.56
(0.77)
20.08
(0.84)
22.25
(1.14)
- 2.69
(1.37)
-2.17
(1.41)
2. FTE employment after,
all availableobservations
21.17 21.03
(0.94) (0.52)
-0.14
(1.07)
20.88
(1.01)
20.96
(0.76)
20.21
(1.03)
0.67
(1.44)
0.75
(1.27)
3. Change in mean FTE
employment
-2.16
0.59
(1.25) (0.54)
2.76
(1.36)
1.32
(0.95)
0.87
(0.84)
-2.04
(1.14)
3.36
(1.48)
2.91
(1.41)
employment,balanced
sample of storesc
-2.28
0.47
(1.25) (0.48)
2.75
(1.34)
1.21
(0.82)
0.71
(0.69)
-2.16
(1.01)
3.36
(1.30)
2.87
(1.22)
employment,setting
FTE at temporarily
closed stores to od
- 2.28
0.23
(1.25) (0.49)
2.51
(1.35)
0.90
(0.87)
0.49
(0.69)
- 2.39
(1.02)
3.29
(1.34)
2.88
(1.23)
Notes: Standarderrors are shown in parentheses. The sample consists of all stores with availabledata on employment.FTE
(full-time-equivalent)employmentcounts each part-timeworker as half a full-time worker.Employmentat six closed stores
is set to zero. Employmentat four temporarilyclosed stores is treated as missing.
aStores in New Jersey were classified by whether starting wage in wave 1 equals $4.25 per hour (N = 101), is between
$4.26 and $4.99 per hour (N = 140), or is $5.00 per hour or higher (N = 73).
bDifference in employmentbetween low-wage ($4.25 per hour) and high-wage( 2 $5.00 per hour) stores; and difference
in employmentbetween midrange($4.26-$4.99 per hour) and high-wagestores.
CSubsetof stores with available employment data in wave 1 and wave 2.
dIn this row only, wave-2 employmentat four temporarilyclosed stores is set to 0. Employmentchanges are based on the
subset of stores with available employment data in wave 1 and wave 2.
Quelle: Card und Krueger (1994), Tabelle 3.
TABLE 4-REDUCED-FORM
MODELS FOR CHANGE IN EMPLOYMENT
Model
Independent variable
(i)
(ii)
1. New Jersey dummy
2.33
(1.19)
2.30
(1.20)
2. Initial wage gapa
3. Controls for chain and
-
no
yes
no
8.79
no
8.78
0.34
(iii)
(iv)
(v)
15.65
(6.08)
no
14.92
(6.21)
yes
11.91
(7.39)
yes
no
8.76
no
8.76
0.44
yes
8.75
0.40
ownershipb
4. Controls for regionc
5. Standard error of regression
6. Probability value for controlsd
-
Notes: Standard errors are given in parentheses. The sample consists of 357 stores
with available data on employment and starting wages in waves 1 and 2. The
dependent variable in all models is change in FTE employment. The mean and
4 are -0.237 and 8.825, respectively. All
standard deviation of the dependent variable
models include an unrestricted constant (not reported).
aProportional increase in starting wage necessary to raise starting wage to new
minimum rate. For stores in Pennsylvania the wage gap is 0.
bThree dummy variables for chain type and whether or not the store is companyowned are included.
CDummy variables for two regions of New Jersey and two regions of eastern
Pennsylvania are included.
dProbability value of joint F test for exclusion of all control variables.
König und Möller (2008)
•
Am 01. Januar 1997 wurde in der Bauwirtschaft ein Mindestlohn von DM 17
in Westdeutschland und DM 15,64 in Ostdeutschland eingeführt, Absenkung des
Mindestlohns auf DM 16 bzw. DM 15,14 am 01. September 1997
•
Stichprobe aus den administrativen Beschäftigungsdaten, die auf den Meldungen
zur Sozialversicherung basieren; ca. 20000 Beobachtungen für Ostdeutschland und
ca. 30000 Beobachtungen für Ostdeutschland von Beschäftigten in den Jahren
1994-1997
•
Dierenz-von-Dierenzen Ansatz, bei dem Veränderungen bei Beschäftigten im
Baugewerbe mit geringen Löhnen (`Treatmentgruppe') verglichen werden mit Veränderungen bei Beschäftigten mit mittleren Löhnen (`Kontrollgruppe')
•
Ergebnisvariablen: log Lohn, Beschäftigungsdummy
5
Marion König und Joachim Möller
Mindestlohneffekte des Entsendegesetzes?
Tabelle 3: Lohnverteilung und MindestLohn im Baugewerbe in Deutschland
Quelle: König und Möller (2008), Tabelle 2.
lohn für das Bauhauptgewerbe in den Jahren 1994 bis
1999 dar. Die enthaltenen Stundenlöhne wurden auf
Basis der in Tabelle 1 aufgeführten tariflichen Arbeitszeit einschließlich der Überstundenkomponente
5 Deskriptive Evidenz
Tabelle 2 stellt die Entwicklung der unteren Dezile
der Lohnverteilung und ihr Verhältnis zum Mindest6
ZAF 2 und 3/2008
335
Tabelle 4: Lohneekte des Mindestlohns im Baugewerbe in Deutschland
Anmerkungen: t-Statistiken in Klammern. Quelle: König und Möller (2008), Tabelle 5.
zienten auf, was die allgemeine Entwicklung im Baugewerbe widerspiegelt. Eine Ausnahme bildet hier der
Dummy für das Jahr der Mindestlohneinführung in
Variante 2, der zwar negativ, jedoch statistisch nicht
signifikant ist.
Dummy-Variable für die Treatmentgruppe erweisen
sich in allen vier Schätzungen als hochsignifikant
und positiv, während die Jahresdummies für 1997
überall negativ sind.
Für den Interaktionseffekt, der den Effekt des MinDie Datenbasis für diese Schätzung umfasst das destlohns auf die Treatmentgruppe ausweist, ergibt
Lohnwachstum
von 1994 auf 1995, 1995 auf 1996
und sich ebenfalls
einheitliches in
Bild.
Ebenso wie für
Tabelle 5: Beschäftigungseekte
des Mindestlohns
im ein
Baugewerbe
Deutschland
1996 auf 1997. Für diesen Zeitraum ergibt sich in bei- Ostdeutschland sind auch die beide Koeffizienten
den Varianten im Vergleich zur Referenzgruppe (DK) für Westdeutschland positiv, statistisch signifikant
ein statistisch hochsignifikanter positiver Lohnwachs- allerdings nur in der von uns präferierten Schätzvatumseffekt für Personen, die der Treatmentgruppe riante 2. Aus der Analyse ergibt sich, dass die Ein(DT) angehören, für Personen der Restgruppe (DR) führung des Mindestlohns Ð entgegen dem aus der
ist er hingegen stark negativ. Dieser Zusammenhang deskriptiven Evidenz erhaltenen ersten Eindruck Ð
deutet wiederum auf reversion-to-the-mean hin.
auch in Westdeutschland einen positiven Effekt auf
das Lohnwachstum der Betroffenen am unteren
Von zentraler Bedeutung für unsere Untersuchung ist Ende der Verteilung ausgeübt hat.
der Effekt auf die Interaktion zwischen dem Jahresdummy für 1997 und dem Dummy für die Treatmentgruppe, DTD97. Dieser weist die Auswirkungen der
Mindestlohneinführung auf die Arbeitnehmer im 6.2 Beschäftigungseffekte
Niedriglohnbereich aus. Die beiden Schätzungen ergeben hierfür jeweils einen positiven, statistisch hoch- Im Folgenden werden die Resultate der Logitschätsignifikanten Koeffizienten. Dies deutet darauf hin, zung der Beschäftigungsgleichung besprochen. Die
dass die betroffenen Personen im Jahr des Inkrafttre- in Tabelle A1 im Anhang ausgewiesenen Koeffizientens der Mindestlohnregelung tatsächlich ein höheres ten sind die „Roheffekte“ der erklärenden Variablen
Lohnwachstum erfahren haben. Erkennbar ist, dass auf die Weiterbeschäftigungswahrscheinlichkeit eines gewerblichen
Arbeitnehmers
im ostdeutschen
Anmerkungen:
t-Statistiken
König und Möller
(2008), Tabelle
6.
der Effekt
in Variante 2 geringer
ist alsin
in Klammern.
Variante 1. Quelle:
Bauhauptgewerbe für beide Schätzvarianten. UnmitDie für unsere Analyse besonders wichtigen Schätz- telbar sind diese Koeffizienten sowie die entspreergebnisse sind für beide Regionen und Varianten chenden z-Werte allerdings nicht sinnvoll zu interprein Tabelle 5 dargestellt.30 Die Koeffizienten der tieren, da sie keine marginalen Effekte darstellen.
erst durch die von Ai und Norton (2003) beschrie- hauptgewerbe
West
positiver
Effekt der InterMinInsbesondere gilt
diesein
für die
Koeffizienten
bene Methode zur Berechnung des korrigierten In- destlohnregelung
auf dieAus
Weiterbeschäftigungswahraktionvariable DTD97.
dem Sachverhalt, dass
30
Auf eine eingehendere
Betrachtung der Kontrollvariablen
für
teraktionseffekts
in nicht-linearen
Schätzmodellen
scheinlichkeit
der insignifikant
betroffenen ausgewiesen
Arbeitnehmer.
Diediese als offenbar
werden,
die Schätzungen auf Basis von westdeutschen Daten wird an diebestimmen.
Zusätzlich
zu
den
„Rohwerten“
der
hier
ser
Effekt
erweist
sich
in
Schätzvariante
1
sogar
als
dürfen
keine
Rückschlüsse
auf
den
tatsächlichen
ser Stelle aus Platzgründen verzichtet. Die detaillierten Schätzer7
relevanten
Koeffizienten
enthält
Tabelle
6
für
das
statistisch
signifikant.
In
den
alten
Bundesländern
Treatmenteffekt gezogen werden. Dieser lässt sich
gebnisse sind auf Anfrage von den Autoren erhältlich.
Bauhauptgewerbe in Ost- und Westdeutschland je- kann unserer Analyse zufolge eine beschäftigungsweils für beide Schätzalternativen den nach diesem schädliche Wirkung der Mindestlohnregelungen soVerfahren berechneten marginalen Interaktionsef- mit nicht nachgewiesen werden. Auch wenn angefekt.31 Es wird ersichtlich, dass sich die für die Inter- sichts der teilweise nicht gegebenen statistischen
pretation entscheidenden marginalen Effekte in Vor- Signifikanz Vorsicht bei der Interpretation geboten
in
zeichen
und
Größe von den Rohwerten deutlich un- ist, deutet sich hier ein Beschäftigungszuwachs341
ZAF 2 und
3/2008
terscheiden. Gleiches gilt für die entsprechenden z- der Gruppe der betroffenen Arbeitnehmer an.
ZEW (2011)
•
Detaillierte Untersuchungen für das Dachdeckergewerbe, das ein Teil des Baugewerbes ist
•
Datenquellen: amtliche Statistik, eigene Umfragen, verschiedene administrative
Daten; Zeitraum: 1995-2009
•
Dierenz-von-Dierenzen Ansatz
Treatmentgruppe: Beschäftigte im Dachdeckergewerbe mit geringen Löhnen
Vergleichsgruppe 1: Beschäftigte im Installateursgewerbe
Vergleichsgruppe 2: Beschäftigte im Dachdeckergewerbe mit höheren Löhnen
•
Ergebnisvariablen auf Betriebsebene: Gewinn, Marktaustritt und -eintritt
•
Ergebnisvariablen auf Arbeiterebene: Stundenlohn, Arbeitsstunden, Tageseinkommen, Beschäftigungsstatus
•
Fazit: keine eindeutig positiven oder negativen Auswirkungen; Branchenvertreter
sehen den Mindestlohn weitgehend positiv
8
Nachschätzen der Card und Krueger Studie in TSP
PROGRAM
COMMAND
***************************************************************
1
?-------------------------------------------------------------
1
? Anwendungsbeispiel: Card/Krueger (1994)
1
?-------------------------------------------------------------
1
options crt, limwarn=2; ? Formatierung des Outputs
2
2
dblist(doc) cardkrueger94lo ; ? Infos zur Datenbank
"cardkrueger94lo.tlb" anzeigen
3
3
freq n;
? Frequenz der Daten angeben
4
4
in cardkrueger94lo;
? Datenbank einlesen
5
5
mat fullsmpl=@smpl;
6
print fullsmpl;
7
7
?Daten ueberpruefen: deskriptive Statistiken berechnen
7
msd(terse, byvar) SHEET PERIOD CHAIN CO_OWNED STATE EMPFT EMPPT
NMGRS WAGE_ST PCTAFF PSODA PFRY PENTREE;
8
8
?select period=1 ; ? vor Reform
8
?msd(terse, byvar) STATE EMPFT EMPPT NMGRS WAGE_ST PCTAFF PSODA
PFRY PENTREE;
8
8
?select period=2 ; ? nach Reform
8
?msd(terse, byvar) STATE EMPFT EMPPT NMGRS WAGE_ST PCTAFF PSODA
PFRY PENTREE;
8
8
select 1 ; ? alle Beobachtungen
9
9
?Vollzeitaequivalente Beschaeftigung (full-time-equivalent
9
employment)
9
?->Teilzeitbeschaeftigte zaehlen 0.5
9
genr empfte=empft + 0.5*emppt + nmgrs ;
10
10
10
?--------------------------------------------------------------------
10
? Tabelle 3, Zeile 1, Spalten 1-3
10
?--------------------------------------------------------------------
10
10
title 'Tabelle 3, Zeile 1, Spalten 1-3, mit MSD' ;
11
11
select state=1 & period=1 ; ? Beobachtungen fuer New Jersey in
Periode 1
12
12
msd(terse) empfte ;
13
13
select state=0 & period=1 ; ? Beobachtungen fuer Pennsylvania in
Periode 1
14
14
msd(terse) empfte ;
15
15
15
title 'Tabelle 3, Zeile 1, Spalten 1-3, mit OLS' ;
16
16
select period=1 ; ? alle Beobachtungen in Periode 1
17
17
ols(terse,robust) empfte c state ;
18
18
18
19
19
genr state0=state=0 ;
20
20
10
20
select period=1 ; ? alle Beobachtungen in Periode 1
21
21
ols(terse) empfte c state0 ;
22
22
ols(terse) empfte state0 state ;
23
23
23
?--------------------------------------------------------------------
23
? Tabelle 3, Zeile 3, Spalten 1-3
23
?--------------------------------------------------------------------
23
23
24
24
genr before = period=1 ;
25
genr after = period=2 ;
26
26
title 'Tabelle 3, Zeile 3, Spalte 1' ;
27
27
?Beschaeftigungsveraenderung in Pennsylvania
27
select state=0 ; ? Beobachtungen fuer Pennsylvania
28
28
ols(terse) empfte c after ;
29
29
30
30
?Beschaeftigungsveraenderung in New Jersey
30
select state=1 ; ? Beobachtungen fuer New Jersey
31
31
ols(terse) empfte c after ;
32
32
33
33
genr after_nj= after=1 & state=1 ;
34
genr after_pa= after=1 & state=0 ;
11
35
35
title 'Tabelle 3, Zeile 3, Spalten 1-2' ;
36
ols(terse) empfte state0 after_pa state after_nj ;
37
37
38
ols(terse) empfte c state after after_nj ;
39
39
39
END ;
EXECUTION
*******************************************************************************
Current sample:
1 to 820
Contents of Databank
CARDKRUEGER94LO.TLB
Class
Name
Description
-----
----
-----------
SERIES
SHEET
820 obs., 1-820, N
sheet number (unique store id)
PERIOD
820 obs., 1-820, N
time period, 1=before, 2=after
CHAIN
820 obs., 1-820, N
chain 1=bk, 2=kfc, 3=roys, 4=wendys
CO_OWNED 820 obs., 1-820, N
1 if company owned
STATE
820 obs., 1-820, N
1 if NJ, 0 if Pa
.
.
.
EMPFT
820 obs., 1-820, N
12
# full-time employees
EMPPT
820 obs., 1-820, N
# part-time employees
NMGRS
820 obs., 1-820, N
# managers/asst managers
WAGE_ST
820 obs., 1-820, N
starting wage (USD/hr)
.
.
.
FULLSMPL
1
1
1.00000
2
820.00000
Univariate statistics
=====================
*** WARNING in command 7 Procedure MSD: Missing values for series ====>
EMPFT: 18, EMPPT: 14,
30,
PFRY: 45,
NMGRS: 12,
WAGE_ST: 41,
PCTAFF: 454,
PSODA:
PENTREE: 36
Number of Observations: 820
Num.Obs
Mean
Std Dev
Minimum
Maximum
SHEET
820.00000
246.50976
148.14393
1.00000
522.00000
PERIOD
820.00000
1.50000
0.50031
1.00000
2.00000
CHAIN
820.00000
2.11707
1.10982
1.00000
4.00000
CO_OWNED
820.00000
0.34390
0.47530
0.00000
1.00000
STATE
820.00000
0.80732
0.39465
0.00000
1.00000
EMPFT
802.00000
8.23878
8.29881
0.00000
60.00000
13
EMPPT
806.00000
18.75496
10.38680
0.00000
60.00000
NMGRS
808.00000
3.45210
1.08066
0.00000
10.00000
WAGE_ST
779.00000
4.80571
0.35839
4.25000
6.25000
PCTAFF
366.00000
48.86967
35.11595
0.00000
100.00000
PSODA
790.00000
1.04491
0.091059
0.41000
1.49000
PFRY
775.00000
0.93147
0.10794
0.67000
1.37000
PENTREE
784.00000
1.33788
0.64613
0.41000
3.95000
Current sample:
1 to 820
*** WARNING in command 9 Procedure GENR: Missing values for series
====> EMPFT: 18,
EMPPT: 14,
NMGRS: 12
*** NOTE: LIMWARN limit reached. Further warning messages will be
suppressed.
Tabelle 3, Zeile 1, Spalten 1-3, mit MSD
========================================
Current sample:
1 to 1, 3 to 3, ..., 701 to 701
(331 obs.)
=====================
EMPFTE
Mean
Std Dev
Minimum
Maximum
20.43941
9.10624
5.00000
85.00000
Current sample:
67 to 67, 71 to 71, ..., 819 to 819
14
(79 obs.)
=====================
EMPFTE
Mean
Std Dev
Minimum
Maximum
23.33117
11.85628
7.50000
70.50000
Tabelle 3, Zeile 1, Spalten 1-3, mit OLS
========================================
Current sample:
1 to 1, 3 to 3, ..., 819 to 819
Number of observations = 398
(410 obs.)
Log likelihood = -1467.82
Estimated
Standard
Variable
Coefficient
Error
C
23.3312
STATE
-2.89176
t-statistic
P-value
1.35115
17.2677
[.000]
1.44358
-2.00318
[.046]
Current sample:
1 to 820
Current sample:
1 to 1, 3 to 3, ..., 819 to 819
(410 obs.)
Estimated
Standard
Variable
Coefficient
Error
C
20.4394
STATE0
2.89176
t-statistic
P-value
.541106
37.7734
[.000]
1.23021
2.35063
[.019]
15
Estimated
Standard
Variable
Coefficient
Error
STATE0
23.3312
STATE
20.4394
Current sample:
t-statistic
P-value
1.10481
21.1177
[.000]
.541106
37.7734
[.000]
1 to 820
Tabelle 3, Zeile 3, Spalte 1
============================
Current sample:
67 to 68, 71 to 106, 665 to 666, 703 to 820
Estimated
Standard
Variable
Coefficient
Error
C
23.3312
AFTER
-2.16558
t-statistic
P-value
1.16518
20.0237
[.000]
1.64781
-1.31422
[.191]
============================
Current sample:
1 to 66, 69 to 70, 107 to 664, 667 to 702
Estimated
Standard
Variable
Coefficient
Error
C
20.4394
AFTER
.588021
Current sample:
t-statistic
P-value
.513483
39.8054
[.000]
.727313
.808485
[.419]
1 to 820
16
Tabelle 3, Zeile 3, Spalten 1-2
===============================
Estimated
Standard
Variable
Coefficient
Error
STATE0
23.3312
AFTER_PA
t-statistic
P-value
1.07187
21.7668
[.000]
-2.16558
1.51585
-1.42862
[.154]
STATE
20.4394
.524970
38.9344
[.000]
AFTER_NJ
.588021
.743583
.790794
[.429]
============================
Estimated
Standard
Variable
Coefficient
Error
C
23.3312
STATE
t-statistic
P-value
1.07187
21.7668
[.000]
-2.89176
1.19352
-2.42288
[.016]
AFTER
-2.16558
1.51585
-1.42862
[.154]
AFTER_NJ
2.75361
1.68841
1.63089
[.103]
*******************************************************************************
END OF OUTPUT.
17
Referenzen
D. Card und A.B. Krueger (1994): Minimum Wages and Employment: A Case Study
of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania. American Economic
Review, 84 (4), 772-793; Download
http://www.jstor.org/stable/2118030.
B. Fitzenberger (2008): Anmerkungen zur Mindestlohndebatte: Elastizitäten, Strukturparameter und Topfschlagen. ifo Schnelldienst, 11/2008, 21-27; Download:
http://www.cesifo-group.de/portal/pls/portal/docs/1/1194216.PDF.
M. König und J. Möller (2008): Mindestlohneekte des Entsendegesetzes? Eine Mikrodatenanalyse für die deutsche Bauwirtschaft. Zeitschrift für ArbeitsmarktFor-
schung, 41(2/3), 327-346; Download:
http://doku.iab.de/zaf/2008/2008_2-3_
zaf_Koenig_Moeller.pdf.
ZEW (2011): Evaluation bestehender gesetzlicher Mindestlohnregelungen Branche:
Dachdeckerhandwerk. Gutachten für das Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS). Mannheim; Download
http://ftp.zew.de/pub/zew-docs/gutachten/
Endbericht_10d_Dachdecker_final.pdf.
18

Anwendungsbeispiel: Auswirkungen eines Mindestlohns

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