Berufliche Rehabilitation [PDF, 6MB] - Bundesministerium für Arbeit ...

men eines dynamischen Modells, das IPW (inverse probability weighting) Schätzer verwendet, sollen
Maßnahmesequenzen evaluiert werden, die an österreichische Arbeitslosengeldempfänger vergeben
werden. Die Untersuchung betrachtet dabei Personen, die zwischen 2000 und 2002 zum
ersten Mal arbeitslos werden und die zuvor einer Beschäftigung nachgegangen sind, welche eine
Mindestdauer von zwei Monaten umfasste. Unter systematischem Gebrauch von zeitlich variierenden
Kontrollvariablen, welche die Maßnahmeteilnahme beeinflussen können, sollen Effekte geschätzt
werden, die durch die Teilnahme an einer weiteren Maßnahme zustande kommen. Die Autoren
vermuten, dass eine einfache Kontrolle der Selektionsmechanismen bei der ersten
Maßnahmeteilnahme nicht ausreichend ist, da es denkbar ist, dass die Teilnahme an einer ersten
Maßnahme die Teilnahme an einer zweiten Maßnahme bedingt. Mithilfe des IPW-Schätzers kann
diese Kontrolle erweitert werden. Der Gedanke hinter dem IPW-Schätzer liegt in Folgendem begründet.
Wenn alle Faktoren beobachtet werden können, die die Zuordnung von Personen zu einer
ersten Maßnahme und zu einer zweiten Maßnahme beeinflussen, lässt sich der mögliche Effekt für
Personen bestimmen, die nicht an dieser bestimmten Kette teilgenommen haben. Sensibilitätschecks
zeigen hier, dass sich der geschätzte Effekt für einige Sequenzen stark verändert, wird das
Problem der dynamischen Selektion außer Acht gelassen (Lechner und Wiehler 2007).
Lalive et al. (2000) bestimmen den Effekt von Arbeitsmarktprogrammen hinsichtlich der Dauer der
Arbeitslosigkeit mithilfe einer wirkungsanalytischen multivariaten Verweildaueranalyse. Durch die
Verwendung eines Verweildauermodells können Dauer und Zeitpunkt der Maßnahme berücksichtigt
werden. Um obige Selektionsproblematik einzufangen und Einsperreffekten Rechnung zu tragen,
werden Treatmenteffekte während und nach der ersten Maßnahme geschätzt. Desweiteren
wird zwischen einem Basismodell, welches annimmt, dass es keinen Unterschied zwischen den
Untersuchungspopulationen gibt, und einem erweiterten Modell unterschieden, das die Korrelation
unbeobachteter Heterogenitäten zulässt. Bei letzterem wird demnach angenommen, dass sich
Treatment- und Kontrollgruppe hinsichtlich ihres Beschäftigungssuchverhaltens unterscheiden. Es
werden dabei drei Übergangsraten berücksichtigt: 1. Arbeitslosigkeit – Erwerbstätigkeit; 2. Arbeitslosigkeit
– Trainingsmaßnahme, 3. Arbeitslosigkeit – Beschäftigungsprogramm. In einem letzten
Schritt werden im Rahmen von Sensitivitätsanalysen Effekte bei der Teilnahme an einer zweiten
Maßnahme untersucht und mit den vorherigen Ergebnissen verglichen. Hier liegt keine Evaluation
einer bestimmten Maßnahmekette vor. Vielmehr geht es in diesem Teil der Studie darum, ob sich
die Effekte durch Hinzunahme einer weiteren Maßnahme hinsichtlich der Arbeitsmarktintegration
unterscheiden. Da hier nur geringe Unterschiede zu finden sind, halten es die Forscher für ausreichend,
den Effekt der ersten Maßnahme zu berücksichtigen (Lalive et al. 2000).
Exemplarisch weisen die gerade dargestellten Studien die häufigsten drei Möglichkeiten aus, wie
mit dynamischen Selektionsproblemen bei multipler Maßnahmeteilnahme umzugehen ist. Im Folgenden
soll nun die Durchführbarkeit angesprochener Methoden in Bezug auf die Evaluation dieser
Maßnahmekette in der beruflichen Rehabilitation diskutiert werden. Welche Methodik kann nicht
oder nur unter Hinzunahme weiterer Daten verwendet werden und welche wird als praktikabel
erachtet?
Das Matchingverfahren, angewandt von Jaenichen (2007), ist sowohl für die Gesamtevaluation als
auch für die Bestimmung von Selektionsmechanismen nur schwer auf die vorliegende Datenbasis
anzuwenden, da viele unbeobachtete Heterogenitäten vorliegen, die einen Vergleich zwischen Rehabilitanden
hinsichtlich der Teilnahme an Maßnahmen erschweren. Um eine Evaluation einer
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