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1. SSCI-JOURNALS
2. SONSTIGE REFERIERTE ZEITSCHRIFTEN
3. SONSTIGE ZEITSCHRIFTEN
4. ARBEITSPAPIERE/DISCUSSION PAPER
5. MONOGRAPHISCHE LITERATUR
6. BEITRÄGE ZU SAMMELWERKEN


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1. SSCI-JOURNALS
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@Article{Bruederl:2019:LCR,
   Journal=    {Advances in life course research},
   Volume=     {41},
   Author=     {Josef Br{\"u}derl and Fabian Kratz and Gerrit Bauer},
   Title=      {Life course research with panel data: An analysis of the reproduction of social inequality},
   Year=       {2019},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.1016/j.alcr.2018.09.003},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.1016/j.alcr.2018.09.003},
   Annote=     {Schlagwörter: Biografieforschung; Längsschnittuntersuchung; Sozioökonomisches Panel; soziale Ungleichheit; Lebenssituation; Zufriedenheit; soziale Herkunft; Auswirkungen; Arbeitslosigkeit; altersspezifische Faktoren; Lebenslauf; Intragenerationsmobilität; Intergenerationsmobilität; Bundesrepublik Deutschland; },
   Annote=     {Bezugszeitraum: 1984-2014},
   Annote=     {Sprache: en},
   Annote=     {IAB-Sign.: Z 2272},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200219ARP},
}


@Article{Miettinen:2020:UDF,
   Journal=    {Advances in life course research},
   Volume=     {43},
   Author=     {Anneli Miettinen and Marika Jalovaara},
   Title=      {Unemployment delays first birth but not for all : Life stage and educational differences in the effects of employment uncertainty on first births},
   Year=       {2020},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.1016/j.alcr.2019.100320},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.1016/j.alcr.2019.100320},
   Annote=     {Schlagwörter: Arbeitslosigkeit; Auswirkungen; Elternschaft; geschlechtsspezifische Faktoren; Männer; Frauen; qualifikationsspezifische Faktoren; altersspezifische Faktoren; Fruchtbarkeit; Finnland; },
   Annote=     {Bezugszeitraum: 1988-2009},
   Annote=     {Sprache: en},
   Annote=     {IAB-Sign.: Z 2272},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200310AZQ},
}


@Article{O'Bar:2019:WBO,
   Journal=    {Monthly labor review},
   Volume=     {June},
   Author=     {Andrew O'Bar},
   Title=      {What's behind occupational separations?},
   Year=       {2019},
   Pages=      {1-11},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.21916/mlr.2019.13},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.21916/mlr.2019.13},
   Abstract=   {"Using the latest models of occupational separations from the U.S. Bureau of Labor Statistics, this article examines how the demographic characteristics of workers affect their probabilities of leaving the labor force or changing occupations. The article demonstrates that two factors'age and educational attainment'have the greatest impact on separations." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))},
   Annote=     {Schlagwörter: Kündigung; Ursache; Arbeitsplatzwechsel; Berufsausstieg; Berufsgruppe; zwischenbetriebliche Mobilität; Kündigungsabsicht; demografische Faktoren; altersspezifische Faktoren; qualifikationsspezifische Faktoren; Arbeitsmarktprognose; Berufswechsel; USA; },
   Annote=     {Bezugszeitraum: 2016-2026},
   Annote=     {Sprache: en},
   Annote=     {IAB-Sign.: Z 136},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200312A0P},
}


@Article{Smith:2020:FOI,
   Journal=    {Monthly labor review},
   Volume=     {January},
   Author=     {Sean M. Smith and Stephen M. Pegula},
   Title=      {Fatal occupational injuries to older workers},
   Year=       {2020},
   Pages=      {1-13},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.21916/mlr.2020.2},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.21916/mlr.2020.2},
   Abstract=   {"Using data from the Census of Fatal Occupational Injuries program of the U.S. Bureau of Labor Statistics, this article examines the fatal injury experience of older workers during the 1992-2017 period. The analysis finds that older worker fatalities reached a series high in 2017, and that, compared with workers overall, older workers were more likely to be fatally injured on the job." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))},
   Annote=     {Schlagwörter: ältere Arbeitnehmer; Arbeitsunfälle; Unfallhäufigkeit; altersspezifische Faktoren; Altersstruktur; Unfallverletzte; Sterblichkeit; Berufsgruppe; USA; },
   Annote=     {Bezugszeitraum: 1992-2017},
   Annote=     {Sprache: en},
   Annote=     {IAB-Sign.: Z 136},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200312A0O},
}




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3. SONSTIGE ZEITSCHRIFTEN
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@Article{Adriaans:2020:GPG,
   Journal=    {DIW-Wochenbericht},
   Volume=     {87},
   Number=     {10},
   Author=     {Jule Adriaans and Carsten Sauer and Katharina Wrohlich},
   Title=      {Gender Pay Gap in den K{\"o}pfen: M{\"a}nner und Frauen bewerten niedrigere L{\"o}hne f{\"u}r Frauen als gerecht},
   Year=       {2020},
   Pages=      {148-152},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.18723/diw_wb:2020-10-3},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.18723/diw_wb:2020-10-3},
   Abstract=   {"Sowohl Frauen als auch Männer bewerten es als gerecht, wenn Frauen für dieselbe Arbeit ein geringeres Gehalt bekommen als Männer. Das zeigen aktuelle Auswertungen eines umfragebasierten Experiments, das im Rahmen eines von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Projekts durchgeführt wurde. Demnach wird ein im Durchschnitt um drei Prozent geringeres Gehalt für Frauen bei sonst gleichen Merkmalen, wie dem Beruf und der Arbeitsleistung, geschlechtsübergreifend als angemessen erachtet. Je älter die befragte Person selbst und je älter die fiktiven Personen sind, die von den Befragten bewertet werden, desto unterschiedlicher fällt die Einschätzung in den als gerecht empfundenen Löhnen für Frauen und Männer aus. Dies deckt sich mit dem tatsächlich beobachtbaren Gender Pay Gap, der mit dem Alter stark steigt. Im Berufsleben erfahrene Ungleichheiten scheinen sich also in stereotypen Einstellungen widerzuspiegeln. Das kann den Gender Pay Gap letztlich zementieren. Um dem entgegenzuwirken, braucht es unter anderem mehr weibliche Vorbilder in klassisch männlich konnotierten Rollen und umgekehrt. Die Politik sollte dafür nötige Rahmenbedingungen setzen und beispielsweise Geschlechterquoten für Führungspositionen erwägen und die Zahl der Partnermonate beim Elterngeld erhöhen." (Autorenreferat, IAB-Doku)},
   Annote=     {Schlagwörter: Lohnunterschied; geschlechtsspezifische Faktoren; erwerbstätige Frauen; erwerbstätige Männer; Gerechtigkeit; Wahrnehmung; altersspezifische Faktoren; Bundesrepublik Deutschland; },
   Annote=     {Bezugszeitraum: 2017-2017},
   Annote=     {Sprache: de},
   Annote=     {IAB-Sign.: Z 016},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200310AZK},
}


@Article{Loichinger:2020:AEA,
   Journal=    {Bev{\"o}lkerungsforschung aktuell},
   Volume=     {41},
   Number=     {1},
   Author=     {Elke Loichinger and Sebastian Kl{\"u}sener},
   Title=      {Ausweitung der Erwerbst{\"a}tigkeit {\"A}lterer : Aktuell Stagnation bei den Babyboomern},
   Year=       {2020},
   Pages=      {3-7},
   Annote=     {URL: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bib-bfa0120207},
   Abstract=   {"Von der bereits länger andauernden Alterung der Gesellschaft hat Deutschland bisher eher profitiert. Hierzu trug bei, dass niedrige Geburtenraten zunächst den Anteil von abhängigen jüngeren Personen wie Kinder und Jugendliche reduziert haben. Gleichzeitig stieg der Anteil der Personen im erwerbsfähigen Alter. In den kommenden Jahren wird sich diese Konstellation erheblich verändern, da die besonders stark besetzten 'Babyboomer'-Jahrgänge der 1950er und 1960er Jahre das Rentenalter erreichen. Gleichzeitig treten relativ gering besetzte Jahrgänge in das Erwerbsalter ein." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Ergon-Verlag GmbH)},
   Annote=     {Schlagwörter: ältere Arbeitnehmer; Erwerbsbeteiligung; Beschäftigungsentwicklung; Erwerbsquote; Arbeitsmarktprognose; Bevölkerungsprognose; Männer; Frauen; altersspezifische Faktoren; Demografie; Datengewinnung; Infrastruktur; Geburtenrückgang; Auswirkungen; Wirtschaftswachstum; Fruchtbarkeit; geschlechtsspezifische Faktoren; internationaler Vergleich; Bundesrepublik Deutschland; Südafrika; Welt; },
   Annote=     {Bezugszeitraum: 2008-2030},
   Annote=     {Sprache: de},
   Annote=     {IAB-Sign.: Z 770},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200312A04},
}


@Article{Schrenker:2020:GPG,
   Journal=    {DIW-Wochenbericht},
   Volume=     {87},
   Number=     {10},
   Author=     {Annekatrin Schrenker and Aline Zucco},
   Title=      {Gender Pay Gap steigt ab dem Alter von 30 Jahren stark an},
   Year=       {2020},
   Pages=      {137-145},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.18723/diw_wb:2020-10-2},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.18723/diw_wb:2020-10-2},
   Abstract=   {"Die Lohnlücke zwischen Männern und Frauen nimmt mit steigendem Lebensalter zu. Bei Beschäftigten unter 30 Jahren beträgt der Abstand im durchschnittlichen Bruttostundenlohn neun Prozent, bis zum Alter von 50 Jahren verdreifacht sich die Verdienstlücke auf 28 Prozent. Grund für den Anstieg sind Unterschiede im Erwerbsverhalten: Während Frauen ab 30 häufig familienbedingt ihre Arbeitszeit reduzieren und in Teilzeit arbeiten, weiten Männer ihre Stundenzahl im selben Lebensabschnitt eher noch aus. Da Teilzeitarbeit im Schnitt pro Stunde schlechter bezahlt ist und Teilzeitbeschäftigte seltener Führungspositionen bekleiden, bleiben die mittleren Löhne von Frauen zwischen 30 und 50 nahezu konstant, wohingegen sie bei Männern über das Alter weiter steigen. Um dieser Lohnschere in Zukunft entgegenzuwirken, sind politische Anreize zur Förderung einer besseren Vereinbarkeit von Familie und Beruf wichtig. Beispiele wären neue Arbeitszeitmodelle wie 'Top-Sharing', also das Aufteilen einer Führungsposition auf zwei Teilzeitkräfte, sowie eine Ausweitung der Partnermonate beim Elterngeldbezug." (Autorenreferat, IAB-Doku)},
   Annote=     {Schlagwörter: Lohnunterschied; geschlechtsspezifische Faktoren; erwerbstätige Frauen; erwerbstätige Männer; altersspezifische Faktoren; Entwicklung; Berufsverlauf; Mütter; Teilzeitarbeit; Auswirkungen; Bundesrepublik Deutschland; },
   Annote=     {Bezugszeitraum: 2014-2016},
   Annote=     {JEL-Klassifikation: J11 ; J13 ; J31 ; J16},
   Annote=     {Sprache: de},
   Annote=     {IAB-Sign.: Z 016},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200305AYK},
}




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4. ARBEITSPAPIERE/DISCUSSION PAPER
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@Book{Blanchflower:2020:IHU,
   Institution={National Bureau of Economic Research, Cambridge (Hrsg.)},
   Author=     {David G. Blanchflower},
   Title=      {Is Happiness U-shaped Everywhere? Age and Subjective Well-being in 132 Countries},
   Year=       {2020},
   Pages=      {67},
   Address=    {Cambridge, Mass.},
   Series=     {NBER working paper},
   Number=     {26641},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.3386/w26641},
   Abstract=   {"I draw systematic comparisons across 109 data files and 132 countries of the relationship between well-being, variously defined, and age. I produce 444 significant country estimates with controls, so these are ceteris paribus effects, and find evidence of a well-being U-shape in age in one hundred and thirty-two countries, including ninety-five developing countries, controlling for education, marital and labor force status. I also frequently find it without any controls at all. There is additional evidence from an array of attitudinal questions that were worded slightly differently than standard happiness or life satisfaction questions such as satisfaction with an individual's financial situation. Averaging across the 257 individual country estimates from developing countries gives an age minimum of 48.2 for well-being and doing the same across the 187 country estimates for advanced countries gives a similar minimum of 47.2. The happiness curve is everywhere." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))},
   Annote=     {Schlagwörter: Glück; Lebenssituation; Zufriedenheit; internationaler Vergleich; Lebenslauf; altersspezifische Faktoren; Lebensalter; Auswirkungen; Welt; },
   Annote=     {Bezugszeitraum: 1973-2019},
   Annote=     {JEL-Klassifikation: J01 ; I31},
   Annote=     {Sprache: en},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200302AV0},
}


@Book{Blanchflower:2020:UAA,
   Institution={National Bureau of Economic Research, Cambridge (Hrsg.)},
   Author=     {David G. Blanchflower},
   Title=      {Unhappiness and age},
   Year=       {2020},
   Pages=      {38},
   Address=    {Cambridge, Mass.},
   Series=     {NBER working paper},
   Number=     {26642},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.3386/w26642},
   Abstract=   {"I examine the relationship between unhappiness and age using data from six well-being data files on nearly ten million respondents across forty European countries and the United States. I use fifteen different individual characterizations of unhappiness including despair; anxiety; loneliness; sadness; strain, depression and bad nerves; phobias and panic; being downhearted; having restless sleep; losing confidence in oneself; not being able to overcome difficulties; being under strain; feeling a failure; feeling left out; feeling tense; and thinking of yourself as a worthless person. I also analyze responses to two more general attitudinal measures regarding the situation in the respondent's country as well as on the future of the world. Responses to all these unhappiness questions show a, ceteris paribus, inverted U-shape in age, with controls and many also do so without them. The resiliency of communities left behind by globalization was diminished by the Great Recession which made it especially hard for the vulnerable undergoing a midlife crisis with few resources, to withstand the shock. Unhappiness is hill-shaped in age. There is an unhappiness curve." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))},
   Annote=     {Schlagwörter: Glück; altersspezifische Faktoren; Lebenslauf; internationaler Vergleich; Lebenssituation; Zufriedenheit; Depression; Angst; Zukunftsperspektive; Gesundheitszustand; psychische Faktoren; mittleres Lebensalter; Lebensalter; USA; Europa; },
   Annote=     {JEL-Klassifikation: P51 ; I31},
   Annote=     {Sprache: en},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200302AV1},
}


@Book{Borm:2019:WDJ,
   Institution={Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit (Hrsg.)},
   Author=     {Hannah van Borm and Ian Burn and Stijn Baert},
   Title=      {What Does a Job Candidate's Age Signal to Employers?},
   Year=       {2019},
   Pages=      {44},
   Address=    {Bonn},
   Series=     {IZA discussion paper},
   Number=     {12849},
   Annote=     {URL: http://hdl.handle.net/10419/215245},
   Annote=     {URL: http://hdl.handle.net/10419/215245},
   Abstract=   {"Research has shown that hiring discrimination is a barrier for older job candidates in many OECD countries. However, little research has delved into why older job candidates are discriminated against. Therefore, we have conducted an online scenario experiment involving recruiters to empirically investigate 15 potential stigma related to older age drawn from a systematic review of the literature. We found that older age particularly signals to recruiters that the applicant has lower technological skill, flexibility, and trainability levels. Together, these perceptions explain about 41% of the effect of age on the probability of being invited to a job interview. In addition, we found that the negative association between age and invitation probability is smaller when recruiters work for firms with a higher percentage of older employees." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))},
   Annote=     {Schlagwörter: Diskriminierung; Personalauswahl; altersspezifische Faktoren; Stereotyp; ältere Arbeitnehmer; Vorurteil; Plattformökonomie; Auftragsvergabe; OECD; },
   Annote=     {JEL-Klassifikation: J71 ; J23 ; J24 ; J14},
   Annote=     {Sprache: en},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200304AXC},
}


@Book{Burn:2019:OWN,
   Institution={National Bureau of Economic Research, Cambridge (Hrsg.)},
   Author=     {Ian Burn and Patrick Button and Luis Felipe Munguia Corella and David Neumark},
   Title=      {Older Workers Need Not Apply? Ageist Language in Job Ads and Age Discrimination in Hiring},
   Year=       {2019},
   Pages=      {70},
   Address=    {Cambridge, Mass.},
   Series=     {NBER working paper},
   Number=     {26552},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.3386/w26552},
   Abstract=   {"We study the relationships between ageist stereotypes - as reflected in the language used in job ads - and age discrimination in hiring, exploiting the text of job ads and differences in callbacks to older and younger job applicants from a previous resume (correspondence study) field experiment (Neumark, Burn, and Button, 2019). Our analysis uses methods from computational linguistics and machine learning to directly identify, in a field-experiment setting, ageist stereotypes that underlie age discrimination in hiring. We find evidence that language related to stereotypes of older workers sometimes predicts discrimination against older workers. For men, our evidence points most strongly to age stereotypes about physical ability, communication skills, and technology predicting age discrimination, and for women, age stereotypes about communication skills and technology. The method we develop provides a framework for applied researchers analyzing textual data, highlighting the usefulness of various computer science techniques for empirical economics research." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))},
   Annote=     {Schlagwörter: Stellenanzeige; Diskriminierung; ältere Arbeitnehmer; Personalauswahl; Personaleinstellung; Stellenbesetzung; altersspezifische Faktoren; Sprache; Stereotyp; USA; },
   Annote=     {JEL-Klassifikation: J23 ; J14 ; J78 ; J7},
   Annote=     {Sprache: en},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200221AS5},
}


@Book{Neumark:2020:ADI,
   Institution={National Bureau of Economic Research, Cambridge (Hrsg.)},
   Author=     {David Neumark},
   Title=      {Age Discrimination in Hiring: Evidence from Age-Blind vs. Non-Age-Blind Hiring Procedures},
   Year=       {2020},
   Pages=      {36},
   Address=    {Cambridge, Mass.},
   Series=     {NBER working paper},
   Number=     {26623},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.3386/w26623},
   Abstract=   {"I study age discrimination in hiring, exploiting a difference between age-revealed and partially age-blind hiring procedures. Under the first hiring procedure, age is revealed simultaneously with other applicant information and job offer rates are much lower for older than for younger job applicants. Under the second hiring procedure, interview selections are based on detailed, age-blind on-line applications, while subsequent interviews are not age-blind. Older applicants are not under-selected for interviews, but after in-person interviews when age is revealed, older applicants still face a much lower job offer rate. This evidence is strongly consistent with age discrimination in hiring." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))},
   Annote=     {Schlagwörter: Personaleinstellung; altersspezifische Faktoren; Diskriminierung; ältere Arbeitnehmer; Anonymität; Lebensalter; Personalauswahl; Bewerbungsgespräch; Quote; Gastgewerbe; USA; },
   Annote=     {Bezugszeitraum: 2010-2016},
   Annote=     {JEL-Klassifikation: J7 ; J14},
   Annote=     {Sprache: en},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200304AXL},
}


@Book{Schmidt:2020:VTU,
   Institution={Hans-B{\"o}ckler-Stiftung (Hrsg.)},
   Author=     {Tanja Schmidt and Wenzel Matiaske and Hartmut Seifert and Verena Tobsch and Elke Holst},
   Title=      {Verlaufsmuster tats{\"a}chlicher und gew{\"u}nschter Arbeitszeiten : im Lebensverlauf Persistenzen und Wandel von Arbeitszeitdiskrepanzen},
   Year=       {2020},
   Pages=      {231},
   Address=    {D{\"u}sseldorf},
   Series=     {Hans-B{\"o}ckler-Stiftung. Working paper Forschungsf{\"o}rderung},
   Number=     {173},
   Annote=     {URL: https://www.boeckler.de/pdf/p_fofoe_WP_173_2020.pdf},
   Abstract=   {"Neben der Freude an der beruflichen Tätigkeit ist die Länge der Arbeitszeit entscheidend für die Zufriedenheit mit der eigenen Erwerbstätigkeit. Ob und inwiefern Unzufriedenheit mit dem Umfang der eigenen Arbeitszeit vorliegt, untersucht diese Studie anhand des SOEP und einer Sequenzmusteranalyse über den gesamten Lebensverlauf. Während Frauen zwischen 32 bis 39 Jahren tendenziell gern ihre Arbeitszeit ausweiten würden, würden höher Gebildete ab 39 Jahren gern kürzer arbeiten. Überraschenderweise wünschen sich viele Erwerbstätige in der Berufseinstiegsphase eine Verkürzung ihrer Arbeitszeit, in der Familiengründungsphase dagegen längere Arbeitszeiten." (Autorenreferat, IAB-Doku)},
   Annote=     {Schlagwörter: Arbeitszeitwunsch; individuelle Arbeitszeit; Berufsverlauf; Lebenslauf; Entwicklung; altersspezifische Faktoren; Arbeitszeitverkürzung; Arbeitszeitverlängerung; Überbeschäftigung; Unterbeschäftigung; Teilzeitarbeitnehmer; Frauen; Männer; Zufriedenheit; Bundesrepublik Deutschland; },
   Annote=     {Bezugszeitraum: 1993-2014},
   Annote=     {Sprache: de},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200318A2L},
}


@Book{Tunali:2019:FLF,
   Institution={Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit (Hrsg.)},
   Author=     {Insan Tunali and Murat G{\"u}ray Kirdar and Meltem Dayioglu},
   Title=      {Female Labor Force Participation in Turkey : A Synthetic Cohort (Panel) Analysis, 1988-2013},
   Year=       {2019},
   Pages=      {89},
   Address=    {Bonn},
   Series=     {IZA discussion paper},
   Number=     {12844},
   Annote=     {URL: http://hdl.handle.net/10419/215240},
   Annote=     {URL: http://hdl.handle.net/10419/215240},
   Abstract=   {"We study the aggregate labor force participation behavior of women over a 25-year period in Turkey using a synthetic panel approach. In our decomposition of age, year, and cohort effects, we use three APC models that have received close scrutiny of the demography community. We rely on predictions from just-identified models that render different methods comparable. The exercise is carried out by rural/urban status and by education to tease out some key differences in behavior, and to test hypotheses about the course of participation. Our comparative methodology yields remarkably consistent profiles for most subsamples, but not all. Notably all methods reveal an M-shaped age profile attributable to child-bearing related interruptions in rural areas and for low-educated women in urban areas. We also find that younger cohorts among the least-educated women are more likely to participate, contrary to the belief that culture stands in the way. This implies that the recent rise in the aggregate participation rates is not only due to a composition effect arising from increasing education levels. We also show that Turkey has reached the turning point of the U-shaped pattern in female participation. In addition, we dwell on methodological issues and offer explanations for the fragility of the methods. We establish that evolution of the linear trend present in the crosssection age profiles is responsible for the apparent differences in the findings." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))},
   Annote=     {Schlagwörter: Frauen; Erwerbsbeteiligung; Frauenerwerbstätigkeit; Entwicklung; qualifikationsspezifische Faktoren; regionale Faktoren; altersspezifische Faktoren; ländlicher Raum; Stadt; kulturelle Faktoren; Erwerbsquote; Mütter; Türkei; },
   Annote=     {Bezugszeitraum: 1988-2013},
   Annote=     {JEL-Klassifikation: J21 ; C18},
   Annote=     {Sprache: en},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200304AXA},
}




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5. MONOGRAPHISCHE LITERATUR
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@Book{OECD:2019:MEP,
   Institution={OECD ; Europ{\"a}ische Kommission},
   Title=      {The missing entrepreneurs 2019 : policies for inclusive entrepreneurship},
   Year=       {2019},
   Pages=      {321},
   Address=    {Paris},
   Series=     {The missing entrepreneurs},
   Number=     {05},
   ISBN=       {ISBN 978-92-64-94008-6},
   Annote=     {URL: https://doi.org/10.1787/9789264283602-en},
   Abstract=   {"The Missing Entrepreneurs 2019 is the fifth edition in a series of biennial reports that examine how public policies at national, regional and local levels can support job creation, economic growth and social inclusion by overcoming obstacles to business start-ups and self-employment by people from disadvantaged or under-represented groups in entrepreneurship. It shows that there is substantial potential to combat unemployment and increase labour market participation by facilitating business creation in populations such as women, youth, the unemployed, and immigrants. However, the specific problems they face need to be recognised and addressed with effective and efficient policy measures. The 2019 edition contains two thematic policy chapters on the potential of digital entrepreneurship for making entrepreneurship more inclusive and increasing the scale-up potential of start-ups by entrepreneurs from disadvantaged groups. These thematic chapters discuss current policy issues and present the range of policy actions currently used in EU and OECD countries. The chapters also offer policy advice to national, regional and local policy makers. Finally, the report contains country profiles that highlight recent trends in entrepreneurship by women, youth, seniors and immigrants, key policy issues and recent policy actions in each of the 28 EU Member States." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))},
   Annote=     {Schlagwörter: Unternehmensgründung; Förderung; Inklusion; Frauen; junge Erwachsene; ältere Arbeitnehmer; Arbeitslose; Einwanderer; Coaching; Mentoring; Europäische Union; internationaler Vergleich; Wirtschaftspolitik; berufliche Selbständigkeit; Bundesrepublik Deutschland; Belgien; Bulgarien; Dänemark; Estland; Finnland; Frankreich; Griechenland; Irland; Italien; Lettland; Litauen; Luxemburg; Malta; Niederlande; Österreich; Polen; Portugal; Rumänien; Schweden; Slowakei; Slowenien; Spanien; Tschechische Republik; Ungarn; Großbritannien; Zypern; Kroatien; },
   Annote=     {Sprache: en},
   Annote=     {Quelle: IAB, SB Dokumentation und Bibliothek, LitDokAB, K200130AL2},
}



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