Skip to main content

Subsidized vocational training: Stepping stone or trap? Assessing empirical effects using matching techniques

References

  • Abadie, Abadie and Guido W. Imbens (2002), “Simple and Bias-Corrected Matching Estimators for Average Treatment Effects”, NBER Technical Working Paper T286, Cambridge.

  • Angrist, Joshua and Jinyong Hahn (2004), “When to Control for Covariates? Panel Asymptotics for Estimates of Treatment Effects”, The Review of Economics and Statistics 86(1), pp. 58–72.

    Article  Google Scholar 

  • Below, Susanne von (1999), „Bildungschancen von Jugendlichen in Ost- und Westdeutschland“, in: P. Lüttinger (ed.), Sozialstrukturanalysen mit dem Mikrozensus, Vol. 6 of ZUMANachrichten Spezial, Mannheim, pp. 271–299.

  • Bergemann, Annette, Bernd Fitzenberger and Stefan Speckesser (2004), “Evaluating the Dynamic Employment Effects of Training Programs in East-Germany Using Conditional Difference-in-Difference”, ZEW Discussion Paper No. 04-41, Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung GmbH (ZEW), Mannheim.

  • Berger, Klaus (2006), Evaluierung der Bund-Länder-Ausbildungsplatzprogramme Ost — Erwerbssituation der Programmabsolventinnen und Absolventen ein halbes Jahr nach Ausbildungsabschluss, http://www.bibb.de/de/wlk8305.htm. June 2008.

  • Berger, Klaus, Uta Braun, Vera Drinkhut and Klaus Schöngen (2007), „Wirksamkeit staatlich finanzierter Ausbildung: Ausbildungsplatzprogramm Ost — Evaluation, Ergebnisse und Empfehlungen“, Schriftenreihe des Bundesinstituts für Berufsbildung, Bertelsmann Stiftung, Bielefeld.

  • Berger, Klaus and Günter Walden (2003), „Öffentliche Ausbildungsförderung in Ostdeutschland unter der Lupe: Ergebnisse aktueller Evaluationsstudien“, Berichte zur beruflichen Bildung Nr. 258, Bertelsmann Stiftung, Bielefeld.

  • Black, Dan A. and Jeffrey A. Smith (2004), “How Robust is the Evidence on the Effects of College Quality? Evidence from Matching”, Journal of Econometrics 121(1–2), pp. 99–124.

    Article  Google Scholar 

  • Büning, Herbert and Götz Trenkler (1994), Nichtparametrische statistische Methoden, 2 edn, Berlin, New York: de Gruyter.

    Book  Google Scholar 

  • Buscher, Herbert S., Eva Dettmann, Marco Sunder and Dirk Trocka (2009), “Will there be a Shortage of Skilled Labor? An East German Perspective to 2015”, Applied Economics Quarterly, 55 (60) (Supplement), pp. 55–82.

    Google Scholar 

  • Caliendo, Marco and Reinhard Hujer (2006), “The Microeconometric Estimation of Treatment Effects — An Overview”, Allgemeines Statistisches Archiv 90(1), pp. 199–215.

    Article  Google Scholar 

  • Cochran, William G. and Donald B. Rubin (1973), “Controlling Bias in Observational Studies: A Review”, Sakhya: The Indian Journal of Statistics, Ser. A 35(4), pp. 417–446.

    Google Scholar 

  • Crump, Richard K., V. Joseph Hotz, Guido W. Imbens and Oscar K. Mitnik (2009), “Dealing with Limited Overlap in Estimation of Average Treatment Effects”, Biometrika 96(1), pp. 187–199.

    Article  Google Scholar 

  • Dehejia, Rajeev H. and Sadek Wahba (2002), “Propensity Score-Matching Methods for Nonexperimental Causal Studies”, The Review of Economics and Statistics 84(1), pp. 151–161.

    Article  Google Scholar 

  • Dettmann, Eva (2009), Matching kleiner Stichproben. Ein Vergleich verschiedener Verfahren, Saarbrücken: Südwestdeutscher Verlag für Hochschulschriften.

    Google Scholar 

  • Federal Employment Agency (2008), Statistik der Bundesagentur für Arbeit, http://www.pub.arbeitsamt.de/hst/services/statistik/000000/html/start/schaubilder.shtml. June 2008.

  • Federal Institute for Vocational Training and Research (2009), Datenreport zum Berufsbildungsbericht, http://datenreport.bibb.de/media2009/datenreport_bbb_09_al-a7.pdf. August 2009.

  • Federal Institute for Vocational Training and Research (2012), Datenreport zum Berufsbildungsbericht, http://datenreport.bibb.de/html/dr2012.html. June 2013.

  • Federal Ministry of Education and Research (2008a), Berufsbildungsbericht 2008, http://www.bmbf.de/pub/bbb_08.pdf. July 2009.

  • Federal Ministry of Education and Research (2008b), Vereinbarung Ausbildungsplatzprogramm Ost, http://www.bmbf.de/pub/vereinbarung_ausbildungsplatzprogramm_ost_2008.pdf. July 2009.

  • Federal Ministry of Education and Research (2009), Berufsbildungsbericht 2009, http://www.bmbf.de/pub/bbb_09.pdf. August 2009.

  • Fredriksson, Peter and Per Johansson (2003), “Program Evaluation and Random Program Starts”, IFAU Working Paper No. 2003:1, Institute for Labour Market Policy Evaluation (IFAU), Uppsala.

  • Fröhlich, Markus. (2004), “Programme Evaluation with Multiple Treatments”, Journal of Economic Surveys 18(2), pp. 181–224.

    Article  Google Scholar 

  • Grünert, Holle and Ingo Wiekert (2005), „Ostdeutschland als Labor zur Weiterentwicklung des dualen Systems der Berufsausbildung?“, in: M. Jacob and P. Kupka (eds), Perspektiven des Berufskonzepts: die Bedeutung des Berufs für Ausbildung und Arbeitsmarkt, No. 297 in Beiträge zur Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), Nürnberg, pp. 123–142.

  • Halle Centre for Social Research (zsh) (2003), ostmobil, http://www.ost-mobil.de. Juni 2008.

  • Heckman, James J. and V. Joseph Hotz, (1989), “Choosing among Alternative Nonexperimental Methods for Estimating the Impact of Social Programs: The Case of Manpower Training”, Journal of the American Statistical Association 84(408), pp. 862–880.

    Article  Google Scholar 

  • Heckman, James J., Hidehiko Ichimura, Jeffrey A. Smith, and Petra E. Todd (1998), “Characterizing Selection Bias Using Experimental Data”, Econometrica 66(5), pp. 1017–1098.

    Article  Google Scholar 

  • Heckman, James J., Hidehiko Ichimura and Petra E. Todd (1997), “Matching As An Econometric Evaluation Estimator: Evidence from Evaluating a Job Training Programme”, Review of Economic Studies 64(4),pp. 605–654.

    Article  Google Scholar 

  • Heckman, James J., Robert J. LaLonde, and Jeffrey A. Smith, (1999), “The Economics and Econometrics of Active Labor Market Programs”, in: O. Ashenfelter and D. E. Card (eds), Handbook of Labor Economics, Vol. III, Amsterdam, pp. 1865–2097.

  • Imbens, Guido W. (2004), “Nonparametric Estimation of Average Treatment Effects under Exogeneity: A Review”, The Review of Economics and Statistics 86(1), pp. 4–29.

    Article  Google Scholar 

  • Imbens, Guido W. and Jeffrey M. Wooldridge (2008), “Recent Developments in the Econometrics of Program Evaluation”, Discussion Paper 3640, Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit (IZA), Bonn.

  • Kaufmann, Heinz and Heinz Pape (1996), „Clusteranalyse“, in: L. Fahrmeir, A. Hamerle and G. Tutz (eds), Multivariate statistische Verfahren, 2 edn., Berlin, pp. 437–536.

  • Lechner, Michael (1998), Training the East German Labour Force. Microeconometric Evaluations of Continuous Vocational Training after Unification, Heidelberg: Physika-Verlag.

    Book  Google Scholar 

  • Lechner, Michael (2001), “Identification and Estimation of Causal Effects of Multiple Treatments under the Conditional Independence Assumption”, in: M. Lechner and F. Pfeiffer (eds), Econometric Evaluation of Labour Market Policies, no. 13 inZEW Economic Studies, Heidelberg, pp. 43–58.

  • Mahalanobis, Prasanta C. (1936), “On the Generalized Distance in Statistics, for the Classification Problem”, Proceedings of the National Institute of Science India II(1), pp. 49–55.

    Google Scholar 

  • Prein, Gerald (2005), „Die Maßnahme und die Folgen: Über die Konsequenzen der öffentliche Förderung der Berufsausbildung in Ostdeutschland für die Ein in das Erwerbssystem“, in: I. Wiekert (ed.), Zehn aus Achtzig. Burkart Lutz zum 80., Berliner Debatte, Berlin, pp. 191–207.

    Google Scholar 

  • Racine, Jeffrey S. and Qi Li (2004), “Nonparametric estimation of regression functions with both categorical and continuous data”, Journal of Econometrics 119(1), pp. 99–130.

    Article  Google Scholar 

  • Reinberg, Alexander and Markus Hummel (2005), „Höhere Bildung schützt auch in der Krise vor Arbeitslosigkeit“, IAB-Kurzbericht 9, Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg.

  • Reinowski, Eva, Birgit Schultz and Jürgen Wiemers (2005), “Evaluation of Further Training Programmes with an Optimal Matching Algorithm”, Swiss Journal of Economics and Statistics 141(4), pp. 585–616.

    Google Scholar 

  • Rosenbaum, Paul R. and Donald B. Rubin (1983), “The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects”, Biometrika 70(1), pp. 41–55.

    Article  Google Scholar 

  • Sianesi, Barbara (2004), “An Evaluation of the Swedish system of Active Labor Market Programs”, The Review of Economics and Statistics 86(1), pp. 133–155.

    Article  Google Scholar 

  • Siegel, Sidney (1997), Nichtparametrische statistische Methoden, 4 ed., Eschborn: Klotz.

    Google Scholar 

  • Smith, Jeffrey A. and Petra E. Todd (2005), “Does Matching Overcome LaLonde’s Critique of Nonexperimental Estimators?”, Journal of Econometrics 125(1–2), pp. 305–353.

    Article  Google Scholar 

  • Solga, Heike (2005), Ohne Abschluss in die Bildungsgesellschaft. Die Erwerbschancen gering qualifizierter Personen aus soziologischer und ökonomischer Perspektive, Opladen: Budrich.

    Google Scholar 

  • Statistisches Bundesamt (1992), Personensystematik. Klassifizierung der Berufe, Stuttgart: Metzler-Poeschel.

    Google Scholar 

  • Steiner, Christine, Sabine Böttcher, Gerald Prein and Sylvia Terpe (2004), „Land unter — Ostdeutsche Jugendliche auf dem Weg ins Beschäftigungssystem“, Forschungsberichte aus dem zsh Nr. 04-1, Zentrum für Sozialforschung Halle (zsh), Halle.

  • Tillmann, Frank (2004), „Codierung offener Berufsangaben mit der KldB1992 — Ein Leitfaden zur computergestützten Vercodung mit SPSS“, RBS-Mitteilungen 1,pp. 79–91.

    Google Scholar 

  • Woessmann, Ludger (2004), “How Equal Are Educational Opportunities? Family Background and Student Achievement in Europe and the United States”, IZA Discussion Paper No. 1284, Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit (IZA), Bonn

  • Zhao, Zhong (2004), “Using Matching to Estimate Treatment Effects: Data Requirements, Matching Metrics, and Monte Carlo Evidence”, The Review of Economics and Statistics 86(1), pp. 91–107.

    Article  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Eva Dettmann.

Additional information

The authors thank Claudia Becker and Heinz P. Galler from the Faculty of Law, Economics and Business at the Martin-Luther-University Halle-Wittenberg and two anonymous referees for their very helpful comments. Furthermore, we thank colleagues at the Centre for Social Research (zsh), especially Christine Steiner, for the provision of data and friendly support.

Rights and permissions

Open Access This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 2.0 International License ( https://creativecommons.org/licenses/by/2.0 ), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Reprints and permissions

About this article

Cite this article

Dettmann, E., Günther, J. Subsidized vocational training: Stepping stone or trap? Assessing empirical effects using matching techniques. Swiss J Economics Statistics 149, 405–443 (2013). https://doi.org/10.1007/BF03399397

Download citation

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/BF03399397

JEL-Classification

Keywords