Bachelorarbeit – Politikwissenschaften B.A.

Titel: Der Einfluss von ICT-Investitionen auf die Arbeitslosigkeit in verschiedenen Bildungsgruppen in OECD-Ländern
Autor: Tobias A. Rau
Matrikelnummer: 6619097
Universität: Goethe-Universität Frankfurt
Fachbereich: Fachbereich 03 – Geisteswissenschaften
Studiengang: Politikwissenschaften B.A. (Nebenfach Soziologie)
Abgabedatum: 25.03.2025
Projektarchivierung: GitHub Repository

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Projektbeschreibung

Diese Bachelorarbeit untersucht den Zusammenhang zwischen Investitionen in Informations- und Kommunikationstechnologie (ICT) und der Arbeitslosigkeit in verschiedenen Bildungsniveaus in OECD-Ländern. Die Analyse basiert auf Paneldaten (2005–2022) und verwendet Fixed Effects-Modelle mit Interaktionseffekten zur empirischen Untersuchung der Hypothesen.

Forschungsfrage

Wie beeinflussen nationale Investitionen in Informations- und Kommunikationstechnologien die Arbeitslosenquoten verschiedener Bildungsniveaus in Wohlfahrtsstaaten?

Hypothesen

• H1: Länder, in denen verstärkt in Informations- und Kommunikationstechnologien investiert wird, weisen eine geringere Arbeitslosenquote unter hochqualifizierten Arbeitskräften auf.
• H2: In Ländern mit hohen ICT-Investitionen verlagert sich die Arbeitslosigkeit auf niedrigqualifizierte Arbeitskräfte.
• H3: Der Typ des Wohlfahrtsstaates hat Einfluss auf die Polarisierung des Arbeitsmarktes. Länder mit stark entwickelten wohlfahrtsstaatlichen Systemen und flexiblen Arbeitsmarktstrukturen zeigen eine geringere Polarisierung auf.

Daten & Methodik

Datenquellen

• OECD-Paneldaten zu 35 OECD- und ausgewählte Nicht-OECD-Länder von 2005–2022 (Arbeitslosenquoten, ICT-Investitionen, BIP, Gewerkschaftsdichte, Tertiärer Bildungsanteil, Regulierungsstrenge des Arbeitsmarktes)

Projektstruktur

R-Codebook (R/script.R)

• Enthält alle relevanten Datenverarbeitungsschritte
• Definition der Variablen und Transformationen
• Beschreibung der Datenquellen
• Speichern und Laden der bereinigten Daten
• Durchführung der statistischen Analysen

Datensätze (R/data/)

• Enthält alle in der Analyse genutzen Datensätze
• Die Datensätze enthalten ungefilterte Rohdaten
• Die Filterung überfolgt durch den Code im R-Codebook

Anforderungen

Genutzte Technologien

• R programming language
  • R wurde für die Paneldatenanalyse genutzt.
  • Erforderliche R-Pakete: ggplot2, zoo, plm, dplyr, modelsummary, knitr, kableExtra
• RStudio
  • RStudio wurde als interaktive Entwicklerumgebung für R genutzt.
• LaTeX
  • LaTeX wurde zur Erstellung des PDF-Dokumentes genutzt.

Installation/Reproduzierung

1. Repository klonen/herunterladen und entpacken.
2. Die Datei R/Data.Rproj ausführen um das Projekt in RStudio zu öffnen.
3. R/script.R in RStudio ausführen.
4. TeX/main.tex per Recipe "pdflatex -> bibtex -> pdflatex" kompilieren.