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dc.contributor.author
Graff, Michael
dc.contributor.author
Kopp, Daniel
dc.date.accessioned
2021-06-18T10:54:21Z
dc.date.available
2021-06-18T09:47:39Z
dc.date.available
2021-06-18T10:54:21Z
dc.date.issued
2021-06
dc.identifier.issn
1662-3517
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.11850/490335
dc.identifier.doi
10.3929/ethz-b-000490335
dc.description.abstract
Wir analysieren das Such- und Auswahlverhalten tausender Personalverantwortlicherauf einer der grössten Online-Arbeitsmarktplattformen der Schweiz und können dadurchuntersuchen, welche Rolle die Herkunft, das Geschlecht und andere uns und den Personalsuchenden bekannte Merkmale für die Chance auf ein Bewerbungsgespräch spielen. Wir zeigen, dass Ausländerinnen und Ausländer im Durchschnitt 6,5 Prozent weniger häufig zu einem Bewerbungsgesprächeingeladen wurden als gleich qualifizierte Schweizerinnen und Schweizer. Besonders ausgeprägt war diese Benachteiligung bei MigrantInnen vom Balkan, aus Afrika, dem Nahen Osten und Asien, welche auch im Schweizer Alltag besonders oft mit Vorurteilen zu kämpfen haben. Unsere Daten zeigen ferner, dass die ausländische Herkunft der Stellensuchenden gegen Mittag und gegen Abend – wenn die Personalverantwortlichen die Lebensläufe schneller durchgehen – einen stärkeren negativen Einfluss hat. Eine generelle geschlechtsspezifische Diskriminierung bei der Einstellung finden wir nicht. Hinter diesem allgemeinen Befund verbirgt sich jedoch die aus der Literatur bereits bekannte heterogene Situation: Bei gleicher Qualifikation werden Frauen vor allem in typischen Männerberufen diskriminiert und Männer in weiblich dominierten Berufen. Zudem finden wir, dass der Wunsch nach Teilzeitarbeit ein grosses Hindernis bei der Stellensuche darstellt, insbesondere für Männer.Dies läuft Anstrengungen, eine ausgeglichenere Aufteilung von Erwerbs- und Nichterwerbsarbeit zwischen den Geschlechtern zu erreichen, entgegen.
en_US
dc.description.abstract
We analyse the search and selection behaviour of thousands of recruiters on one of thelargest online labour market platforms in Switzerland and are thus able to examine the role that origin, gender and other characteristics known to us and to the recruiters play in the chance of a job interview. We show that on average, foreigners were 6.5 per cent less likely to be invited to an interview than Swiss. This disadvantage was particularly pronounced among migrants from the Balkans, Africa, the Middle East and Asia, who also often struggle with prejudices in everyday life in Switzerland. Our data also show that the foreign origin of jobseekers has a stronger negative influence at midday and in the evening, when recruiters go through the CVs more quickly. We do not find any general gender discrimination in hiring. However, this general finding conceals the heterogeneous situation already known from the literature: with the same qualifications, women are discriminated against above all in typical male occupations and men in female-dominated occupations. In addition, we find that the desire for part-time work is a major obstacle in the job search, especially for men. This runs counter to efforts to achieve a more balanced distribution of paid and unpaid work between the sexes.
en_US
dc.format
application/pdf
en_US
dc.language.iso
de
en_US
dc.publisher
KOF Swiss Economic Institute, ETH Zürich
en_US
dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/page/InC-NC/1.0/
dc.subject
Swiss labour market
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dc.subject
Online job platform
en_US
dc.subject
Hiring discrimination
en_US
dc.title
Arbeitsmarktdiskriminierung in der Schweiz
en_US
dc.type
Journal Article
dc.rights.license
In Copyright - Non-Commercial Use Permitted
ethz.journal.title
KOF Analysen
ethz.journal.volume
2021
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ethz.journal.issue
2
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ethz.pages.start
56
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ethz.pages.end
71
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18 p.
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JEL - JEL::J - Labor and Demographic Economics::J7 - Labor Discrimination::J71 - Discrimination
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JEL - JEL::C - Mathematical and Quantitative Methods::C8 - Data Collection and Data Estimation Methodology; Computer Programs::C83 - Survey Methods; Sampling Methods
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ethz.code.jel
JEL - JEL::C - Mathematical and Quantitative Methods::C5 - Econometric Modeling::C55 - Large Data Sets: Modeling and Analysis
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ethz.notes
Spezialanalysen, Sommer 2021.
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Zürich
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published
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ethz.tag
KOF-Key-Spezialanalyse
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ethz.relation.isPartOf
10.3929/ethz-b-000491262
ethz.date.deposited
2021-06-18T09:47:46Z
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ethz.eth
yes
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ethz.availability
Open access
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ethz.rosetta.installDate
2021-06-18T10:54:30Z
ethz.rosetta.lastUpdated
2024-02-02T14:08:20Z
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