Fehlende Fachkräfte in Deutschland - Unterschiede in den Betrieben und mögliche Erklärungsfaktoren: Ergebnisse aus dem IAB-Betriebspanel 2018
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Bibliographic record
Abstract
Seit der Überwindung der Wirtschaftskrise hat sich die wirtschaftliche Lage der Betriebe in West- und Ostdeutschland gleichermaßen verbessert. Gleichzeitig ist weiterhin ein positiver Beschäftigungstrend zu beobachten, der sich jedoch gegenüber dem Vorjahr etwas abgeschwächt hat. Der Fachkräftebedarf erreichte mit 2,7 Millionen Personen im Jahr 2018 einen neuen Höchststand. Nur noch etwa 60 Prozent des Bedarfs konnte gedeckt werden, was sich auch in einem erneuten Anstieg der Nichtbesetzungsquote äußert. Hinsichtlich der Verteilung dieses Indikators für Fachkräfteengpässe zeigen sich deutliche branchen- und größenspezifische Unterschiede in den Betrieben wie auch regionale Heterogenität. Mit mehr als der Hälfte unbesetzter Stellen ist im Baugewerbe und in der Land- und Forstwirtschaft der Fachkräfteengpass besonders akut. In einer multivariaten Analyse wird festgestellt, dass ein positiver Zusammenhang zwischen Fachkräfteengpässen und dem Einsatz von Leiharbeit, Arbeitszeitflexibilisierung sowie der Aus- oder Weiterbildungsbeteiligung eines Betriebes besteht. Die Tätigkeitsstruktur der Betriebe hat sich hinsichtlich formaler Qualifikationsanforderungen an die Beschäftigten in den vergangenen Jahren kaum verändert. Dagegen lässt sich ein deutlicher Trend zur Flexibilisierung der Arbeitsorganisation beobachten. So bieten etwa ein Viertel der Betriebe ihren Beschäftigten die Möglichkeit mobilen Arbeitens. Auch der Anteil der Teilzeitbeschäftigung nimmt bundesweit zu, insbesondere in Sektoren mit höherem Frauenanteil. Der Anteil geringfügiger Beschäftigung ist besonders hoch in Branchen, die eher unspezifische Qualifikationen erfordern oder stärker durch konjunkturelle und/oder saisonale Schwankungen gekennzeichnet sind - und in denen überdurchschnittliche Fachkräfteengpässe zu verzeichnen sind. Der Anteil ausbildungsberechtigter Betriebe ist im Jahr 2018 erstmals seit 2010 wieder gestie-gen − in Gesamtdeutschland auf 54 Prozent. In Ostdeutschland liegt der Anteil mit 49 Prozent deutlich darunter. Unter den berechtigten Betrieben liegt die Ausbildungsbeteiligung seit mehreren Jahren relativ stabil bei etwa der Hälfte. Sowohl erfolgreich besetzte Ausbildungsplätze wie auch unbesetzte Ausbildungsstellen verteilen sich sehr heterogen auf die verschiedenen Branchen. Die Übernahmequote erfolgreicher Ausbildungsabsolventen liegt bei knapp drei Viertel. In Betrieben mit Fachkräfteengpass ist sowohl die Ausbildungsbeteiligung als auch die Übernahmequote höher, was darauf schließen lässt, dass hier die Berufsausbildung schon verstärkt zur Fachkräfterekrutierung eingesetzt wird. Hinsichtlich der Weiterbildungsbeteiligung lässt sich feststellen, dass unverändert etwa die Hälfte aller Betriebe sich an der Weiterbildung ihrer Beschäftigten beteiligt. Die Weiterbildungsquote der Beschäftigten liegt bei etwa einem Drittel, in Ostdeutschland etwas höher. Die vergleichsweise höhere Weiterbildungsquote von Beschäftigten auf Einfacharbeitsplätzen in Betrieben mit Fachkräfteengpass deutet darauf hin, dass hier gezielt interne Ressourcen zur Deckung des Fachkräftebedarfs genutzt werden.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.014 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it