Methodisches Vorgehen zur Bestimmung des

Be-rufsausbildung werden die verschiedenen Alternativen einander gegenüberge-stellt und mit deren Realisationswahrscheinlichkeiten bewertet. Auf diese Wei-se werden die ersten beiden HypotheWei-sen untersucht: Zunächst wird erörtert, ob Ausbildungsabsolventen mit niedrigem Bildungsstand eine höhere Wahrschein-lichkeit haben, den Ausbildungsbetrieb zu verlassen (Hypothese la). In diesem Zusammenhang wird gleichzeitig die Hypothese 1 b überprüft, inwieweit Per-sonen mit niedrigem Humankapitalstand eine höhere Wahrscheinlichkeit ha-ben, arbeitslos zu werden. Zur Überprüfung der Hypothesen sind daher ent-sprechende Alternativen ^für den Arbeitsmarkteintritt zu wählen, die in Abbildung 9 dargestellt sind.

Abbildung 9: Darstellung der Verbleibsalternativen nach der dualen Be-rufsausbildung

Duale Berufsausbildung

Quelle: eigene Darstellung

Verbleib im Ausbildungs-betrieb

Betriebswechsel

Arbeitslosigkeit

'---. V ---~✓

Outcome Y;

Wie aus der Abbildung hervorgeht, ergeben sich vor allem drei verschiedene Outcomes, die für die weiteren Untersuchungen von besonderer Bedeutung sind. Ausbildungsabsolventen können nach Abschluss der dualen Berufsausbil-dung im Betrieb verbleiben. In diesem Fall bleibt nur die Möglichkeit einer Be-schäftigung entweder in regulärer Erwerbstätigkeit oder in einer geringfügigen Beschäftigung. Verlassen Ausbildungsabsolventen dagegen den Ausbildungs-betrieb, findet ein Teil der Ausbildungsabsolventen eine Beschäftigung. Der andere Teil tritt in Arbeitslosigkeit. Da der Ausbildungsbildungsabsolvent nur einen dieser Zustände bei Eintritt in den Arbeitsmarkt realisieren kann, wird auch von konkurrierenden Risiken gesprochen, die zugleich Unabhängigkeit

voneinander implizieren. Diese Annahme bildet gleichzeitig die grundlegende Voraussetzung für die Schätzung der Signifikanz des Einflusses auf die ver-schiedenen Zustände nach Abschluss der dualen Berufsausbildung. Hierzu wird das multinomiale Logitmodell verwendet, welches eine Verallgemeinerung des binären Logitmodells (Moosmüller 2004: 199; Greene 2003: 720ff.; Ronning 1991: 38) darstellt, weil dieser Ansatz nicht nur zwei Ausprägungen einer ab-hängigen Variablen schätzen kann, sondern die Möglichkeit bietet, J diskrete Ausprägungen einer zu erklärenden Variablen simultan zu schätzen.

Darüber hinaus eignet sich das Logitmodell, weil die abhängige Variable ein nominales Merkmal ist. Dies erfordert die Ermittlung der Wahrscheinlichkeit p, mit der eine bestimmte Auswahlkategorie J realisiert wird. Die Auswahlka-tegorie entspricht den Verbleibsalternativen. ß gibt die Stärke der Einflussfak-toren (x'), die sich für die einzelnen Kategorien der abhängigen Variablen un-terscheidet, wieder. Daher stellt sich das Logitmodell formal wie folgt dar:

(9) {y ⁼ ·}= exp{x~ß}

p ; 1 exp{x;1ß}+ exp{x;2ß}+ exp{x;ß}' j =1,2,3

Ebenso wie das binäre Logitmodell setzt auch das multinomiale Logitmodell voraus, dass die Störterme unabhängig voneinander sind. Damit diese Voraus-setzung erfüllt ist, muss die Unabhängigkeit der Alternativen gewährleistet sein, indem sie sich möglichst voneinander unterscheiden. Das heißt, ähnliche Alternativen (Outcomes) können nicht in Betracht gezogen werden. Mc Fadden (1974) nennt dies die „lndependence ofirrelevant alternatives" (IIA). Zwischen regulärer Erwerbstätigkeit und Teilzeitarbeit wird daher nicht unterschieden, da es sich meist um identische Tätigkeitsbereiche handelt, nur mit unterschiedli-chen Wounterschiedli-chenarbeitsstunden. Geringfügige Beschäftigung betrifft dagegen meist andere Tätigkeitsbereiche. In dem vorliegenden Datensatz wird sie aber erst seit 1999 erfasst und ist bis 2004 in der Gruppe der Ausbildungsabsolven-ten anteilig noch sehr wenig verbreitet. Mit diesem Modell kann der Einfluss auf die geringfügige Beschäftigung daher nicht robust geschätzt werden. Daher wird sie unter die Alternative ,,Beschäftigung" subsumiert. Aufgrund der An-nahme, dass die Störterme voneinander unabhängig sind, muss deren Erwar-tungswert gleich null sein. Zudem weisen die Outcomes unterschiedliche Vteilungen auf, sodass diese jeweils durch die Einflussfaktoren vollständig er-klärt werden können. Infolgedessen tritt eine mögliche Korrelation von unbe-obachtbaren Faktoren mit beunbe-obachtbaren Faktoren nicht auf. Um die Unabhän-gigkeit der verschiedenen Outcomes zu überprüfen, wird das Pseudo R² heran-gezogen, das die Differenz zwischen den logistischen Werten der Outcomes bildet und diese als Prüfwerte verwendet.⁸⁷ Je größer die Differenz zwischen

"Fonnal bedeutet dies pseudo R²

=

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den Prüfwerten ist, desto kleiner ist das Pseudo ^{R2 ,} wonach in diesem Fall die Annahmen der Unabhängigkeit eingehalten werden (Verbeek 2008).

Als beobachtbare erklärende Einflussfaktoren (x') werden die betrieblichen Rahmenbedingungen während der Ausbildung herangezogen, da diese einen Betriebswechsel iniziieren bzw. einen Eintritt in Arbeitslosigkeit bewirken können. Da zwischen der Variable Wirtschaftszweig und Ausbildungsbereich ein systematischer Zusammenhang (Multikollinearität) besteht (Hill et al.

2001), werden in den Regressionen lediglich die Ausbildungsbereiche berück-sichtigt. Begründet liegt dies in der Tatsache, dass ein Ausbildungsberuf meist nur in einem bestimmten Wirtschaftszweig zu finden ist. Daher korrelieren die-se beiden Merkmale die-sehr stark miteinander. Allerdings gibt es auch Ausbil-dungsberufe, die über mehrere Wirtschaftszweige hinweg vertreten sind, wie bspw. Bürokaufleute. Diese bilden aber die Minderheit, weshalb von einem systematischen Zusammenhang ausgegangen werden kann. Somit würde die Aufnahme beider Variablen in das Modell über den Verbleib an der zweiten Schwelle keinen zusätzlichen Informationsbeitrag zur Erklärung der abhängi-gen Variablen brinabhängi-gen.

Ferner verlangen Ausbildungsberufe aufgrund der vorgegebenen Lehrinhalte bereits eine Reihe von Fähigkeiten, wodurch Schulabgänger verschiedener Schularten ^für bestimmte Ausbildungsbereiche einen leichteren Zutritt erlangen als für andere. Das heißt, Ausbildungsabsolventen mit einem niedrigen Schul-abschluss haben meist auch nur die Möglichkeit einen Ausbildungsberuf mit schlechten Beschäftigungsaussichten zu erlernen. Gegenüber Ausbildungsab-solventen mit höherer Schulbildung, die auch entsprechend bessere Chancen auf einen Ausbildungsberuf mit guten Aussichten haben, verschlechtert sich die Situation weiter. Entsprechende Ausprägungen der genannten Einflussvariab-len verstärken dann den Selektionseffekt. Deshalb wird eine Interaktionvari-able, welche sich aus dem Produkt der Ausprägungen des Schulabschlusses und des jeweiligen Ausbildungsbereiches zusammensetzt, in das Regressions-modell eingeführt. Diese gibt die Wirkung eines bestimmten Schulabschlusses innerhalb eines bestimmten Ausbildungsbereiches auf den Verbleib an der zweiten Schwelle an. Damit kann eine Aussage getroffen werden, welche Rolle die Bildung innerhalb der entsprechenden Ausbildungsbereiche einnimmt. Bei einem negativen Einfluss weisen Absolventen mit einem höheren Schulab-schluss eine geringere Wahrscheinlichkeit auf, den Betrieb zu wechseln oder arbeitslos zu werden.

Darüber hinaus wird die Differenz zwischen dem Qualifikationsniveau, das der Ausbildungsabsolvent während der Ausbildung innerhalb des Betriebs auf-grund der Qualifikationen der Belegschaft erlangen kann, und dem Qualifikati-onsniveau, das innerhalb des entsprechenden Wirtschaftszweiges vorherrscht, gebildet (von Wachter/Bender 2004). Ist die Differenz negativ, kann das Un-ternehmen besser qualifizierte Fachkräfte derselben Branche extern einstellen.

Ferner deutet dies auf eine Ausbildung hin, die durch den

produktionstheoreti-sehen Ansatz begründet werden kann, weil aufgrund des geringen Qualifikati-onsniveaus der Belegschaft vorwiegend berufsspezifisches Humankapital ver-mittelt wird. Der Auszubildende wird als produktive Arbeitskraft eingesetzt und ist entsprechend günstig. Deshalb wird in diesem Fall eine Arbeitslosigkeit wahrscheinlich.

Schließlich wird die durchschnittliche betriebliche Lohnsumme als weiterer Einflussfaktor verwendet. Diese erfasst alle Gehälter und Löhne aller Beschäf-tigten innerhalb des Ausbildungsbetriebes. Bei steigender Lohnsumme kann davon ausgegangen werden, dass es sich um ein Unternehmen handelt, das Ausbildung zur Deckung des Fachkräftebedarfs tätigt. Diese beiden Größen hängen positiv miteinander zusammen, denn je höher die Ausbildungssummen sind, desto höher ist auch die Lohnsumme. Hierbei wird ebenfalls die Über-nahmewahrscheinlichkeit steigen und das Arbeitslosigkeitsrisiko sinken.

Darüber hinaus beeinflussen individuelle Merkmale, wie Schulbildung und Staatsangehörigkeit, die verschiedenen Wahrscheinlichkeiten einer j-ten Ver-bleibsaltemative zu realisieren. Zudem werden regionale Unterschiede betrach-tet. Hierbei werden die einzelnen Bundesländer als weitere erklärende Variable herangezogen, wodurch auf die nicht direkt beobachtbare unterschiedliche wirtschaftliche Situation und die Industriestruktur Rückschlüsse gezogen wer-den können.

Da mit der IABS 1975-2004 Verlaufsdaten über einen langen Zeitraum vor-liegen, erscheint ein gepooltes logistisches Regressionsmodell wenig sinnvoll.

Es ist anzunehmen, dass die Stärke der Einflussfaktoren, das heißt, deren Wir-kung auf die abhängige Variable sich im Zeitablauf ändert. Bspw. veränderte sich die Wirkung einer Ausbildung in einem kleinen Betrieb ^für den Verbleib an der zweiten Schwelle in den letzten Jahren im Vergleich zum Beginn der l 980er Jahre. Um dieser Entwicklung Rechnung zu tragen, werden die einzel-nen Abschlussjahrgänge zu Kohorten zusammengefasst. So bilden die Jahrgän-ge von 1975-1980, 1981-1986, 1987-1991, 1992-1995, 1996-1999 sowie 2000-2003 jeweils eine Abschlusskohorte, wobei sich die Untersuchungen auf die Kohorten zwischen 1992 und 2003 konzentrieren. Anhand dieser Kohorten werden getrennte Schätzungen durchgeführt. Bspw. sind die Rahmenbedingun-gen von Absolventen, die zwischen 2000 und 2003 den Abschluss ihrer Aus-bildung erworben haben, im Vergleich zu anderen Jahrgängen von einer gerin-gen Arbeitslosigkeit der entsprechenden Altersklasse gekennzeichnet. Teilwei-se liegt dieTeilwei-se sogar unter der gesamtwirtschaftlichen ArbeitsloTeilwei-senrate. Gerade diese Abschlusskohorte hatte aber zu Beginn der Ausbildung ungünstige Vor-aussetzungen, da wesentlich weniger Ausbildungsstellen angeboten wurden als Bewerber vorhanden waren. Die Selektion der Betriebe war entsprechend zu Gunsten der besseren Schulabsolventen ausgerichtet. Wie in Kapitel 7. l.3 be-reits dargestellt, wird auch hier der negative Zusammenhang zwischen den Voraussetzungen vor und nach der Ausbildung deutlich. Die Indikatoren finden sich Tabelle im Anhang wieder. Die Abschlusskohorten stehen jeweils

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schiedlichen Rahmenbedingungen sowohl vor als auch nach Abschluss der Ausbildung gegenüber, die sich jeweils auf den Übergang in das Erwerbsleben und auf die Dauer einer Arbeitslosigkeit auswirken. Im Folgenden werden die weiteren Einflussfaktoren empirisch überprüft.