Soziale Netzwerke Langzeitarbeitsloser und die Aufnahme einer Erwerbstätigkeit




Faculty/Professorship: Survey Methodology  
Author(s): Krug, Gerhard; Wolf, Christof; Trappmann, Mark
Publisher Information: Bamberg : Otto-Friedrich-Universität
Year of publication: 2022
Pages: 349-365
Source/Other editions: Zeitschrift für Soziologie. 48 (2020), 5-6, S. 349-365, ISSN: 2366-0325, 0340-1804
is version of: 10.1515/zfsoz-2019-0025
Year of first publication: 2020
Language(s): German
Licence: Creative Commons - CC BY-NC-ND - Attribution - NonCommercial - NoDerivatives 4.0 International 
URN: urn:nbn:de:bvb:473-irb-533472
Abstract: 
Dieser Beitrag geht der Frage nach, ob die sozialen Netzwerke von Arbeitslosen deren Chancen zur Aufnahme einer Erwerbstätigkeit positiv beeinflussen. Ausgehend von in der aktuellen Literatur diskutierten Wirkmechanismen werden mehrere Hypothesen zu unterschiedlichen Aspekten des Netzwerks aufgestellt. Es wird angenommen, dass Arbeitslose umso eher in Arbeit kommen, je größer der Umfang ihrer (starken und schwachen) sozialen Beziehungen ist, je mehr Kontakt zu Erwerbstätigen sie haben und je mehr Ressourcen ihr Netzwerk enthält. Auf Basis des Panels „Arbeitsmarkt und soziale Sicherung“ mit dem Schwerpunktmodul zu sozialem Kapital werden diese Hypothesen anhand einer Fixed-Effects Panelregression getestet. Wird für alle zeitkonstanten sowie für einschlägige zeitvariante Variablen kontrolliert, erweisen sich schwache Beziehungen, gemessen als aktive Mitgliedschaften in freiwilligen Vereinigungen, sowie der Umfang nicht unmittelbar auf die Stellensuche bezogener sozialer Ressourcen als bedeutsam für die Arbeitsmarktchancen. Der Beitrag endet mit einer Diskussion dieser Befunde.

This paper examines whether the social networks of unemployed people have a positive impact on their re-employment chances. Hypotheses derived from the literature are concerned with different aspects of the network. We hypothesize that having more (both strong and weak) social ties, more employed friends and more resources in their network, all lead to higher chances of re-employment. We use data from the Panel Study “Labor Market and Social Security” (Panel “Arbeitsmarkt und soziale Sicherung”), where comprehensive information on the networks of the unemployed networks is available. We use fixed-effects regression to control for observed time-variant and unobserved time-invariant confounders. We find that weak ties, namely active memberships in voluntary organizations, as well as network resources that are not directly related to job searches are statistically significantly impacting re-employment. This contribution ends with a discussion of the implications of these findings.
GND Keywords: Deutschland; Langzeitarbeitsloser; Soziales Netzwerk; Soziales Kapital
Keywords: Soziale Netzwerke, Soziales Kapital, Langzeitarbeitslosigkeit, Fixed-Effects Panelregression, Social Networks, Social Capital;, Long-Term Unemployment, Fixed-Effects Panel Regression
DDC Classification: 300 Social sciences, sociology & anthropology  
RVK Classification: MS 5350   
Peer Reviewed: Ja
International Distribution: Nein
Type: Article
URI: https://fis.uni-bamberg.de/handle/uniba/53691
Release Date: 13. May 2022

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