RAVSchlussbeÂ… - Treffpunkt-Arbeit
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15. März 1999 – imc/bbk/egm/zib<br />
RAV-EVALUATION: SCHLUSSBERICHT<br />
6 Einfluss exogener Ursachen auf die Wirkung der RAV<br />
(Phase 2: Ökonometrische Analyse)<br />
6 .1 Überblick über die ökonometrische Analyse der exogenen Einflüsse<br />
Die festgestellten Wirkungsunterschiede der RAV können zwei Ursachen<br />
haben (vgl. Kapitel 5):<br />
1. Endogene Ursachen, die im Einflussbereich der RAV oder der Kantone<br />
stehen.<br />
2. Exogene Gründe, welche die RAV nicht beeinflussen können.<br />
Mittels einer ökonometrischen Analyse von 125 RAV wurde gemessen, wie<br />
stark die Wirkungsunterschiede durch exogene und endogene Ursachen beeinflusst<br />
werden.<br />
Um die Wirkung der einzelnen RAV miteinander vergleichen zu können,<br />
haben wir deren Output anhand geeigneter Variablen gemessen. Diese<br />
(abhängigen) Wirkungsvariablen (vgl. Kapitel 4.2) sind jeweils auf eine andere<br />
Gruppe von (unabhängigen) Variablen regressiert worden. Als unabhängige<br />
Variablen wurden solche gewählt, die den Einfluss der exogenen<br />
Ursachen auf die Wirkungen der RAV möglichst gut erklären können.<br />
Die Aussagekraft einer derartigen Analyse hängt von der Fähigkeit der<br />
verwendeten Variablen ab, die Wirkungen und exogenen Ursachen zu messen.<br />
Zur Messung der Wirkungen werden die in Kapitel 5 beschriebenen<br />
Wirkungsgrössen der RAV herangezogen. Zur Kontrolle der exogenen Ursachen<br />
dieser Wirkungen der RAV standen uns eine Vielzahl von Variablen<br />
zur Verfügung, welche die demographischen Merkmale der Stellensuchenden,<br />
die konjunkturelle Situation und die wirtschaftliche Struktur in den<br />
Kantonen, die Sprachregion und dergleichen messen.<br />
Die zur Verfügung stehenden Variablen sind stark untereinander korreliert,<br />
weshalb eine geeignete Auswahl von Variablen zu treffen war. Andernfalls<br />
werden die Ergebnisse der Regressionen wegen des sogenannten Problems<br />
der Multikollinearität verzerrt. Die Auswahl dieser erklärenden Variablen<br />
haben wir mit Korrelations- und Faktorenanalysen getroffen. Das Auswahlkriterium<br />
bestand dabei in der Wahl von Variablensets, die gemeinsam einen<br />
möglichst hohen Erklärungsgehalt bezüglich der Wirkungsvariablen haben,<br />
untereinander aber eine möglichst hohe Unabhängigkeit aufweisen.<br />
Die Berechnungen haben wir schliesslich mittels verschiedenen alternativen<br />
Variablensets durchgeführt. Die Ergebnisse sind über die verschiedenen<br />
Sets hinweg konsistent.<br />
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