
Wie die Corona-Krise die Suchprozesse am Arbeitsmarkt beeinflusst
Viele Branchen wurden von der Corona-Krise hart getroffen, andere nicht, einige konnten sogar profitieren. Damit ändert sich auch das Suchverhalten…

Hat Corona dazu geführt, dass immer mehr Beschäftigte mit ihrem bisherigen Job unzufrieden waren und resigniert gekündigt haben? Inwieweit es dieses Phänomen gab, wurde zunächst für die USA diskutiert, unter anderem von Anthony Klotz, der dafür den Begriff der „Great Resignation“ prägte. Zweifelsohne hat die langanhaltende Corona-Krise viele Branchen vor neuartige Herausforderungen gestellt, bisherige Arbeitsweisen grundsätzlich verändert und etablierte Vorgehensweisen in Frage gestellt. Damit kann ein starker struktureller Wandel einhergehen.
Es ist allerdings keineswegs trivial festzustellen, inwieweit dies in jüngster Zeit zu verstärkten Wechseln am Arbeitsmarkt geführt hat oder noch führt. Denn detaillierte Beschäftigtendaten liegen erst mit deutlicher Verzögerung vor. Anders ist es bei laufend verfügbaren Online-Daten. So lassen sich branchenübergreifende Wechsel mit Daten des beruflichen Netzwerks LinkedIn nahezu in Echtzeit nachvollziehen. Als Basis können die entsprechenden Jobangaben in den Nutzerprofilen dienen – in anonymisierter und auf Branchen aggregierter Form (siehe Infokasten „Daten und Methoden“).
Grundsätzlich könnten entsprechende Verschiebungen auch anhand von Prognosen des Beschäftigungsbestandes in verschiedenen Branchen betrachtet werden. So ziehen José María Barrero und Koautoren in einer 2020 publizierten Studie die Erwartungen von Firmen über ihre Beschäftigungsentwicklung heran. Diese ist aber offensichtlich nicht nur durch direkte Wechsel zwischen Branchen beeinflusst, sondern ebenso durch Entlassungen, Verrentungen, Neueintritte, Einstellung von Arbeitslosen und andere Faktoren.
Der mit dem IAB-LinkedIn-Branchenwechsel-Radar verfolgte Ansatz ist daher ein anderer. Um die Wechseldynamik im Arbeitsmarkt zu beurteilen, werden die Stellenwechsel aus anderen Branchen im Verhältnis zu den Einstellungen in der jeweiligen Branche betrachtet. Die Quote gibt an, wie viel Prozent aller Einstellungen darauf zurückgehen, dass Beschäftigte zwischen den 20 standardisierten Branchen aus der Branchensystematik von LinkedIn (siehe Infokasten „Branchen in LinkedIn“) wechseln.
Im Falle einer „Great Resignation“ wäre zu erwarten, dass die Quote im Verlauf der Corona-Krise steigt, Beschäftigte also häufiger die Branche wechseln. Dies war zu Beginn der Pandemie kurzzeitig der Fall. Danach aber war das Gegenteil zu beobachten: Die Quote sank ab Frühling 2020 deutlich, entgegen dem zuvor positiven Trend. Im Jahr 2021 stieg die Quote wieder an, aber nicht über das Vorkrisenniveau. Im Jahr 2022 sank sie mit der Energiekrise wieder deutlich. Offenbar wurden Stellen also insgesamt sogar seltener als vor der Pandemie über Wechsel aus anderen Branchen besetzt (siehe Abbildung, untere Linie).

Dies stimmt überein mit Befunden von Christof Röttger und Enzo Weber aus dem Jahr 2021, die Daten der Bundesagentur für Arbeit ausgewertet haben. Ihren Analysen zufolge hat sich die Zahl der Jobwechsel während der Covid-19-Pandemie insgesamt deutlich verringert. Zu verstärkten Branchenwechseln nach Arbeitslosigkeit kam es nur in wenigen Teilbereichen wie der Gastronomie.
In einer Nachfolgepublikation aus dem Jahr 2022 stellten Röttger und Weber zudem fest, dass entsprechende Effekte nach der Krisenhochphase bis zum zweiten Lockdown auch in diesen Teilbereichen nicht mehr auftraten. Die Beendigung von Jobs normalisierte sich dann wieder im Frühling und Sommer 2021 in Richtung Vorkrisenniveau.
Ein starkes Abfallen von Personalzugängen und -abgängen in der Pandemie und einen partiellen Ausgleich im Jahr 2021 können auch Emanuel Bennewitz und andere mit Daten des IAB-Betriebspanels bestätigen. Luisa Braunschweig und andere kommen in einem aktuellen IAB-Kurzbericht zu dem Ergebnis, dass im Jahr 2020 weniger der im März Beschäftigten den Beruf wechselten als vor der Pandemie.
Zusätzlich kann in den LinkedIn-Daten nachvollzogen werden, wie sich die Zahl der Bewerbungen bis in die jüngste Zeit entwickelt hat. Während übliche Arbeitsmarktstatistiken nur Auskunft über abgeschlossene Prozesse geben, lässt sich hier das aktuelle Bewerbungsverhalten beobachten. So haben IAB und LinkedIn schon im Jahr 2020 in einem Beitrag für das IAB-Forum das Suchverhalten auf dem Arbeitsmarkt in der ersten Welle der Covid-19-Pandemie analysiert.
Da eine Bewerbung üblicherweise einem Stellenwechsel vorausgeht, geben Bewerbungsdaten potenziell einen Ausblick auf das künftige Arbeitsmarktgeschehen. Analog zur Wechselquote lässt sich auch hier eine branchenspezifische Quote von Bewerbungen aus anderen Branchen im Verhältnis zu allen Bewerbungen in einer Branche berechnen (siehe Abbildung, obere Linie). Zu Beginn der Pandemie stieg diese Quote deutlich. Ab Mitte 2021 sank sie aber sogar unter das Vorkrisenniveau. Im Jahr 2023 gab es eine Normalisierung.
In der Tat lässt sich beobachten, dass nach dem Anstieg der Quote von Bewerbungen aus anderen Branchen im Verlauf des Jahres 2021 auch die tatsächlichen Branchenwechsel zulegten. Nachdem der Bewerbungsindikator wieder gesunken war, gingen zeitverzögert auch die Wechsel zurück. In den nächsten Monaten könnten sich wieder etwas mehr Wechsel zeigen, die auf den Anstieg des Bewerbungsindikators ab Mitte 2022 folgen.
Inwieweit Bewerbungen Aufschluss über die spätere tatsächliche Häufigkeit von Branchenwechseln geben, lässt sich systematisch mithilfe eines sogenannten Panelmodells schätzen (siehe Infokasten „Daten und Methoden“). Es zeigt für einzelne Branchen, ob die Bewerbungen in einem systematischen Zusammenhang mit späteren Wechseln stehen.
Tatsächlich ist der statistische Zusammenhang zwischen dem Bewerbungsgeschehen und dem Branchenwechsel, der nach acht Monaten einsetzt, hoch signifikant: Wenn die Bewerbungsquote steigt, steigt zeitversetzt auch die Wechselquote. Die Bewerbungsquote ist daher ein probater Vorlaufindikator für den beruflichen Wechsel über Branchen hinweg. Die Korrelation beträgt 46 Prozent.
Die LinkedIn-Daten haben den Vorteil, dass sie monatsaktuell zur Verfügung stehen. Zudem erlaubt das über LinkedIn gemessene Bewerbungsverhalten einen Blick auf das künftige Wechselverhalten am Arbeitsmarkt. Auf diesen Informationen basiert auch das neue IAB-LinkedIn-Branchenwechsel-Radar, das in der Zukunft halbjährlich publiziert werden soll, um das aktuelle Wechselgeschehen am Arbeitsmarkt abzubilden. Dieses besteht aus zwei Komponenten:
Das IAB-LinkedIn-Branchenwechsel-Radar entspricht dem Mittelwert der beiden Komponenten (siehe Abbildung, mittlere Linie). Es zeigt sich, dass das Branchenwechselgeschehen seit Ende des ersten Lockdowns tendenziell rückläufig ist. Nach der Bewerbungskomponente (siehe Abbildung 2) ist derzeit auch nicht zu erwarten, dass es in Deutschland noch zu einer Great Resignation kommt.
Das IAB-LinkedIn-Branchenwechsel-Radar ermöglicht es, Trends bei Branchenwechseln im Arbeitsmarkt frühzeitig zu erfassen. Eine „Great Resignation“ lässt sich für Deutschland aus dem neuen Indikator nicht ablesen. Wie sich die Entwicklung fortsetzt, werden künftige Veröffentlichungen zeigen, die auf halbjährlicher Basis geplant sind.
Hinweis: Aktuelle Daten zum IAB-LinkedIn-Branchenwechselradar finden Sie auf der IAB-Website.
Die Daten werden im Rahmen einer Kooperation des LinkedIn-Economic-Graph-Teams in anonymisierter und auf Branchenebene aggregierter Form zur Verfügung gestellt. Neueinstellungen werden als LinkedIn-Mitglieder definiert, die eine Stelle bei einem neuen Arbeitgeber oder einer Arbeitgeberin antreten und ihr vorhandenes Profil im selben Monat aktualisieren. Branchenwechsel sind definiert als solche Fälle, in denen bei Antritt der neuen Stelle eine Stelle in einer anderen Branche (mit standardisierter Branchenangabe) im Profil eingetragen war. Mögliche Lücken werden dabei nicht unbedingt wie in administrativen Daten genau erfasst.
Bewerbungen insgesamt (bzw. zwischen Branchen) sind definiert als Fälle, in denen Mitglieder auf eine Stellenanzeige hin das Online-Bewerbungsformular absenden, und zu dem betreffenden Zeitpunkt im Profil eine Stelle angeben (bzw. eine Stelle außerhalb der Zielbranche). Wechsel basieren also auf Profiländerungen – unabhängig davon, ob die Einstellung über LinkedIn zustande kam. Bewerbungen können nur über die Funktion innerhalb von LinkedIn gemessen werden.
Durch Quotenbildung können beide aber als Anteile an der jeweiligen Grundgesamtheit dargestellt werden: die Quote von Stellenwechseln aus anderen Branchen und den gesamten Einstellungen in der jeweiligen Branche, sowie die Quote von Bewerbungen aus anderen Branchen und aus allen Branchen in die jeweilige Branche. Durch diese Quotenbildung werden auch Effekte ausgeblendet, die lediglich dem Wachstum der Plattform LinkedIn geschuldet sind. Die Zeitreihen wurden seit Anfang 2019 mit monatlicher Frequenz generiert und saisonbereinigt.
Die Zahl der LinkedIn-Mitglieder in Deutschland, Österreich und der Schweiz beträgt derzeit über 21 Millionen. Im Vergleich zur Gesamtheit der Beschäftigten in Deutschland sind das Verarbeitende Gewerbe, freiberufliche, wissenschaftliche und technische Tätigkeiten sowie Information und Kommunikation auf LinkedIn überrepräsentiert. Personen auf LinkedIn sind im Schnitt gut qualifiziert und arbeiten in eher großen Unternehmen. Weitere Informationen zur Datenstruktur finden sich im IAB-Discussion Paper 33/2020.
Die Ergebnisse lassen sich grundsätzlich mit den Sozialversicherungsdaten des IAB (SIAB) bestätigen. So liegt in diesen Daten die durchschnittliche Quote von Stellenwechseln aus anderen Branchen (Einsteller WZ08) und den gesamten Einstellungen im Zeitraum von März bis Dezember 2020 um 1,6 Prozent unter dem Wert des Vorjahreszeitraums. Der Trend der Vorjahre war dagegen etwas ansteigend.
Um die Vorlaufeigenschaften der Bewerbungen für die tatsächlichen Wechsel zu untersuchen, wird ein Panelmodell für die in LinkedIn standardisierten Branchen geschätzt. Als abhängige Variable dient die logarithmierte Wechselquote in die jeweilige Branche. Branchenspezifische Niveaueffekte entfallen durch die Verwendung von Differenzen. Es wird ein dynamisches Panel mit einer um einen Monat verzögerten endogenen Variablen (per GMM) geschätzt. Als Instrumente werden vier weitere Verzögerungen verwendet. Als erklärende Variable geht die Bewerbungsquote in die jeweilige Branche ein. Hier werden Verzögerungen um verschiedene Monate verwendet und die insignifikanten nach und nach aussortiert.
In LinkedIn werden die folgenden Branchen ausgewiesen:
Barrero, José María; Bloom, Nicholas; Davis, Steven J. (2020): COVID-19 Is Also a Reallocation Shock. Brookings Papers on Economic Activity, Summer, S. 329-371.
Bauer, Anja; Keveloh, Kristin; Mamertino, Mariano; Weber, Enzo (2020): Wie die Corona-Krise die Suchprozesse am Arbeitsmarkt beeinflusst. IAB-Forum, 05.08.2020.
Bauer, Anja; Keveloh, Kristin; Mamertino, Mariano; Weber, Enzo (2020): Competing for jobs: How COVID-19 changes search behaviour in the labour market. IAB-Discussion Paper Nr. 33.
Bennewitz, Emanuel; Klinge, Sile; Leber, Ute; Schwengler, Barbara (2022): Zwei Jahre Corona-Pandemie: Die deutsche Wirtschaft zwischen Krisenstimmung und Erholung – Ein Vergleich der Jahre 2019 und 2021 – Ergebnisse des IAB-Betriebspanels. IAB-Forschungsbericht Nr. 20.
Braunschweig, Luisa et al (2023): Berufswechsel zu Beginn der Covid-19-Pandemie: Nur geringe Auswirkungen auf Erwerbsverläufe. IAB Kurzbericht Nr. 6.
Klotz, Anthony C. (2021): The Covid vaccine means a return to work. And a wave of resignations. NBC News THINK.
Röttger, Christof; Weber, Enzo (2021): Wo sind die Kellner:innen geblieben? Reallokationen am Arbeitsmarkt in der Coronakrise. Ökonomenstimme, 19.11.2021.
Röttger, Christof; Weber, Enzo (2022): Es gab keinen Big Quit in Deutschland. Ökonomenstimme, 23.06.2022.
DOI: 10.48720/IAB.FOO.20230814.01
Bild: Andrii Yalanskyi/stock.adobe.com;

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