Struck, Olaf / Ganesch, Franziska : Anforderungen an Datenstrukturen in der Arbeits- und Arbeitsmarktforschung
WSI-Mitteilungen 4/2018, Seiten 307–316
Zusammenfassung
In Deutschland werden vergleichsweise umfänglich Daten für die Arbeits- und Arbeitsmarktforschung erhoben. Gleichwohl bestehen Defizite. Der Beitrag zeigt, dass die derzeitigen Erhebungen zu vielen wichtigen Fragen, darunter Digitalisierung, neuen (hybriden) Arbeitsformen, Zuwanderung, Qualifikation und Gesundheit an Arbeitsplätzen, nur unzulänglich Antworten zulassen. Zudem benennt er die Anforderungen an eine wissenschaftlich fundierte und aktuelle Arbeits- und Arbeitsmarktforschung und stellt diesen vorhandene Datensätze und ihre Analysemöglichkeiten gegenüber. Deutlich wird : Notwendig ist eine Diskussion über veränderte, praktikable, aber inhaltlich ertragreiche Erhebungen und Datenstrukturen. Dabei geht es um das Ziel, Problemlagen für Arbeitnehmer, Unternehmen und Gesellschaft, seien sie ökonomischer, qualifikatorischer oder gesundheitlicher Art, wissenschaftlich umfänglicher und präziser als bislang analysieren zu können.
Abstract
WSI-Mitteilungen 4/2018, PP 307–316
Labour and labour market research : data structure requirements
In Germany, comparatively extensive data is collected for labour and labour market research. Nevertheless, there are deficits which can cause problems. The article demonstrates that existing surveys on many key issues, including digitisation, new (hybrid) forms of work, immigration, skills and health at work, only allow insufficient answers. The article identifies challenges for scientifically- founded and current labour research and labour market research. It also presents datasets and their analysis options. It becomes apparent : what is needed is a discussion about changed, viable but content-profitable surveys and data structures. Here the emphasis is to be able to analyse problematic situations for employees, companies and society whether they are economic, or concern qualifications or health problems, in a more scientifically precise way than previously possible.