Einmal unten – immer unten? Empirische Befunde zur Lohn- und Einkommensmobilität in Deutschland
Notice bibliographique
Résumé
Die Debatte um die Verteilungsgerechtigkeit wird bisweilen mit großer Schärfe geführt. Darin spielen traditionell Indikatoren zur Ungleichheit eine große Rolle, die in der Regel nur eine Momentaufnahme liefern. Allerdings dürfen auch Kennzahlen zur sozialen Mobilität nicht außer Acht gelassen werden. Wenn Chancen auf einen sozialen Aufstieg vorhanden sind, können größere Ungleichheiten als weniger problematisch bewertet werden. Dies gilt vor allem für den Aufstieg aus den unteren Schichten. Empirische Befunde auf Basis des Sozio-oekonomischen Panels zeigen, dass Aufstiegschancen aus dem Niedriglohnsektor vorhanden sind. Immerhin gut ein Viertel der Geringverdiener schafft den Sprung über die Niedriglohnschwelle. Während im Zeitverlauf der Anteil der Aufsteiger bis etwa zum Jahr 2008 tendenziell rückläufig war, zeichnet sich seitdem ein leicht steigender Trend ab. In Bezug auf die Einkommensmobilität, bei der neben dem Erwerbseinkommen weitere Komponenten des Haushaltseinkommens berücksichtigt sind, kann rund ein Drittel der armutsgefährdeten Personen innerhalb eines Jahres aus der untersten Einkommensschicht aufsteigen. In einem Zeitraum von zehn Jahren sind es sogar 58 Prozent. Indes ist für die Einkommensmobilität keine positive Entwicklung in der Aufstiegshäufigkeit zu erkennen. Zusammenfassend hat sich die soziale Mobilität im Zeitverlauf kaum verbessert. Insofern sollte erstens beobachtet werden, wie sich etwa vor dem Hintergrund der Flüchtlingsmigration oder der Einführung des Mindestlohns die Mobilität zukünftig entwickelt. Zweitens besteht weiterer Forschungsbedarf hinsichtlich der Gründe für die beobachtete Entwicklung.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».