Zugl.: Berlin, Humboldt-Univ., Diss., 2007

Zugl.: Cottbus, Brandenburgische Techn. Univ., Diss., 2004.

Brandenburgische Techn. Universiẗat, Diss., 2004--Cottbus.

Techn. University, Diss., 2004--Berlin.

Techn. Universiẗat, Diss.--Dresden, 2006.

Zugl.: Dresden, Techn. Univ., Diss., 2005

Diese Arbeit besteht aus empirischen und methodischen Beiträgen zur Literatur über den deutschen Lohnunterschied zwischen Männern und Frauen. Bisher war es aus Mangel an geeigneten Daten nicht möglich, den potentiellen Einfluss von Arbeitgebern bzw. Firmen auf diesen Lohnunterschied zu untersuchen. Auf der Basis neuer Linked Employer-Employee Daten wird dies in drei empirischen Studien untersucht. Die erste Studie wendet sich dem innerbetrieblichen Lohnunterschied zu. Dabei zeigt sich, dass dieser stark über die Firmen schwankt. Demnach weisen Unternehmen mit einem Betriebsrat und solche, die Tarifverträge anwenden, geringere Lohnunterschiede auf. Firmen, die einem starken Wettbewerbsdruck ausgesetzt sind, nehmen weniger Entlohnungsunterschiede zwischen den Geschlechtern vor. In der zweiten Studie steht die Frage, wie viel des beobachteten Lohnunterschieds durch verschiedene individuelle Merkmale und wie viel durch die Selektion in unterschiedliche Betriebe erklärt werden kann, im Mittelpunkt. Dazu wird eine Zerlegung in vier Komponenten mit einem Verfahren von Machado und Mata (2005) über die ganze Lohnverteilung vorgenommen. Die Analyse zeigt, dass der Lohnunterschied am unteren Rand der Lohnverteilung am höchsten ist. Dies ist auf die Segregation von Frauen in weniger erfolgreiche und produktive Firmen zurückzuführen. Dagegen haben Unterschiede in der Humankapitalausstattung nur einen geringen Einfluss. In der dritten Studie wird die Beziehung zwischen dem Frauenanteil in Unternehmen und dem Lohn untersucht. Ein hoher Frauenanteil innerhalb von Unternehmen könnte eine für Frauen attraktive Arbeitsumgebung, geringe Qualifikationsanforderungen von Seiten der Arbeitgeber oder weniger Diskriminierung gegenüber Frauen widerspiegeln. Die Analyse zeigt, dass auch bei sukzessiver Berücksichtigung von individuellen und Firmenmerkmalen, der Frauenanteil einen negativen Einfluss auf den Lohn hat. Insbesondere eine attraktive Arbeitsumgebung führt zu einem geringen Lohn in frauendominierten Firmen. / This thesis consists of empirical and methodological contributions to the literature on the German gender wage gap. Due to a lack of appropriate data, previous studies have been unable to document the potential impact of employers and establishments on the gender wage gap. We investigate these issues using a newly available Linked Employer-Employee Dataset. The first study pays attention to the gender wage gap within establishments. We find that the gender wage gap varies tremendously across establishments. Establishments with work councils and those covered by collective wage agreements are found to have a smaller wage gap. Furthermore, establishments operating under strong product market competition behave in a more egalitarian way. In the second study, the key issue is to disentangle gender differences in human capital endowment and the segregation of men and women in different types of establishments as sources of wage inequality. Using an approach of Machado and Mata (2005), we apply a decomposition method extended to four terms across the entire wage distribution. The analysis shows that the gap is highest in the lower part of the wage distribution. This is largely explained by segregation of women into less successful and productive firms. Gender differences in the human capital endowment have a lesser impact upon the gap. The third study comprises an investigation of the relationship between the share of women in establishments and the wages of both sexes. For this correlation, hypotheses are formulated as to what a high proportion of women in an establishment can indicate: attractive working conditions for women, lower qualification requirements or less discrimination against women. The results show, that even when including worker and establishment covariates, a higher share of female employees reduces wages for both males and females. In particular, attractive working conditions lead to lower wages in female dominated establishments.

Government initiatives for more transparency and participation have lead to an increasing amount of structured data on the web in recent years. Many of these datasets have great potential. For example, a situational analysis and meaningful visualization of the data can assist in pointing out social or economic issues and raising people’s awareness. Unfortunately, the ad-hoc analysis of this so-called Open Data can prove very complex and time-consuming, partly due to a lack of efficient system support.On the one hand, search functionality is required to identify relevant datasets. Common document retrieval techniques used in web search, however, are not optimized for Open Data and do not address the semantic ambiguity inherent in it. On the other hand, semantic integration is necessary to perform analysis tasks across multiple datasets. To do so in an ad-hoc fashion, however, requires more flexibility and easier integration than most data integration systems provide. It is apparent that an optimal management system for Open Data must combine aspects from both classic approaches. In this article, we propose OPEN, a novel concept for the management and situational analysis of Open Data within a single system. In our approach, we extend a classic database management system, adding support for the identification and dynamic integration of public datasets. As most web users lack the experience and training required to formulate structured queries in a DBMS, we add support for non-expert users to our system, for example though keyword queries. Furthermore, we address the challenge of indexing Open Data.

Unternehmen stehen zunehmend vor der Herausforderung, dem drohenden Wissensverlust durch demografischen Wandel und Mitarbeiterabgang zu begegnen. In Zeiten voranschreitender Digitalisierung gilt es, große Datenmengen beherrschbar und nutzbar zu machen, mit dem Ziel, einerseits die Ressourceneffizienz innerhalb des Unternehmens zu erhöhen und anderseits den Kunden zusätzliche Dienstleistungen anbieten zu können. Vor dem Hintergrund, ein effizientes Qualitätsmanagement und eine vorausschauende Instandhaltung mit ein und demselben System zu realisieren, sind zunächst technologische Kennzahlen und die Prozessführung zu bestimmen. Im Bereich der intelligenten Instandhaltung ist es jedoch nicht immer möglich, Fehlerzustände von physischen Anlagen im Serienbetrieb als Datensatz abzufassen. Das bewusste Zulassen von Fehlern unter realen Produktionsbedingungen könnte zu fatalen Ausfällen bis hin zur Zerstörung der Anlage führen. Auch das gezielte Erzeugen von Fehlern unter stark kontrollierten Bedingungen kann zeitaufwendig, kostenintensiv oder sogar undurchführbar sein.

Companies are increasingly challenged by the impending loss of knowledge due to demographic change and employee loss. In times of advancing digitalization, it is important to make large datasets accessible and usable, aiming at increasing resource efficiency within the company on the one hand and being able to offer customers additional services on the other. Given the background of implementing efficient quality management and predictive maintenance with the same system, technological key figures and process control must first be determined. In the field of intelligent maintenance, however, it is not always possible to record error states of physical systems in series operation as a data set. Deliberately allowing faults to occur under real production conditions could lead to fatal failures or even the destruction of the system. The targeted generation of faults under highly controlled conditions can also be timeconsuming, cost-intensive, or even impractical.