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This study explores the implications of early between-school tracking within educational systems – a practice that involves sorting students into different educational pathways based on their achievement levels. We examine two potential effects of this process: (i) the promotion of homogeneous learning environments through tracking, and (ii) the potential for tracking to exacerbate social segregation among schools. To scrutinize these effects, we analyze data from the assessment studies PISA, TIMSS, and PIRLS (1995–2019). Additionally, we investigate whether school selectivity influences the tracking effects. Using difference-in-differences models combined with multiverse analyses, our findings demonstrate that early between-school tracking indeed contributes to the homogeneity of learning environments and can lead to increased social school segregation. However, our results do not indicate a moderating role of school selectivity.

Dieser Beitrag geht der Frage nach, wie sich die tatsächliche Arbeitszeit von Müttern und Vätern verändert, wenn sie die Möglichkeit erhalten, im Homeoffice zu arbeiten. Ausgehend von der Principle-Agent-Theorie, der sozialen Austauschtheorie und der Work/Family-Border-Theorie wurde mit längsschnittlichen Daten des deutschen Beziehungs- und Familienpanels (pairfam) geprüft, ob eine Veränderung der tatsächlichen Arbeitszeit zu beobachten ist, wenn die Möglichkeit besteht, im Homeoffice zu arbeiten. Um mögliche Selektionseffekte auszuschließen, wurden sowohl konventionelle Fixed-Effects- als auch Fixed-Effects-Individual-Slope-Modelle zur Schätzung des Effekts vom Zugang zu Homeoffice auf die Arbeitszeit von Vätern und Müttern verwendet. Bei Vätern sind die geschätzten Zusammenhänge zwischen dem Zugang zum Homeoffice und der tatsächlichen Arbeitszeit klein und statistisch nicht signifikant. Bei Müttern zeigen sich positive, substanzielle und – in Abhängigkeit von der Modellspezifikation – statistisch signifikante Zusammenhänge.

Die zentrale Idee einer Interaktion besteht darin, einen konditionalen Effekt zu modellieren, d. h. der Effekt einer Variablen (xi) auf die abhängige Variable (yi) hängt vom Wert einer anderen Variablen (zi) ab. Mayerl und Urban diskutieren in ihrer Abhandlung die Eigenschaften von Haupt- und Interaktionseffekten und welche Fallstricke sich bei deren Interpretation ergeben können. Leider vermitteln Mayerl und Urban den Eindruck, als ob Haupt- und Interaktionseffekte sinnvoll isoliert und damit unabhängig voneinander interpretiert werden können. Auch wenn dies in Ausnahmefällen zutreffen kann, ist dies allgemein nicht sinnvoll. Wir zeigen, dass eine isolierte oder getrennte Interpretation von Haupt- und Interaktionseffekten irreführend sein kann, auch wenn die von Mayerl und Urban diskutierten Probleme nicht vorliegen. Weil es sich bei Koeffizienten in Regressionsmodellen mit Interaktionstermen um konditionale Effekte handelt, ist eine Darstellung und Interpretation ratsam, die alle an der Interaktion beteiligten Kovariaten gleichzeitig einbezieht. Empfohlen wird eine (grafische) Darstellung, die Auskunft darüber gibt, wie der Effekt von xiauf yiüber den Wertebereich von zivariiert.

Dieser Beitrag geht der Frage nach, ob sich bei Partnerschaften in Deutschland Belege für einen Austausch von sozio-ökonomischem Status gegen physische Attraktivität finden lassen. Ausgehend von theoretischen Überlegungen werden drei teilweise konkurrierende Hypothesen aufgestellt: Erstens, in Partnerschaften wird sozio-ökonomischer Status gegen physische Attraktivität getauscht und zwar sowohl von Männern als auch von Frauen. Zweitens, in Partnerschaften zeigen sich geschlechtsspezifische Austauschmuster. Es wird vor allem männlicher sozio-ökonomischer Status gegen weibliche Attraktivität getauscht. Drittens, es findet kein Austausch von sozio-ökonomischem Status und physischer Attraktivität statt. Stattdessen führt Statushomogamie zu einer (Schein‑)Korrelation zwischen dem Status des einen Partners und der physischen Attraktivität des anderen Partners, weil statushohe Personen physisch attraktiver sind. Diese Hypothesen werden mit repräsentativen Daten des ALLBUS (2008, 2010, 2012, N= 6732) und einer direkten Messung physischer Attraktivität geprüft. Die multivariaten Analysen (lineare Regressionsmodelle mit Interviewer-Fixed-Effects) sprechen dafür, dass in statusheterogamen Partnerschaften ein Austausch von Attraktivität gegen Status stattfindet. Je mehr Status der Partner im Vergleich zur befragten Person hat, desto attraktiver ist diese. Wird Bildung als Dimension des sozio-ökonomischen Status betrachtet, zeigen sich geschlechtsspezifische Muster. Bei weiblichen Befragten ist der Zusammenhang zwischen ihrer Attraktivität und der Bildung ihres Partners stärker als bei männlichen Befragten. Wird der International Socio-Economic Index (ISEI) als Dimension des sozio-ökonomischen Status betrachtet, weisen die Ergebnisse für Männer und Frauen gleichermaßen auf einen Austausch von Status gegen Attraktivität hin. This paper investigates if status-attractiveness exchanges are taking place in German couples. Building on theoretical considerations three hypotheses are tested: First, both men and women exchange physical attractiveness for socio-economic status in partnerships. Second, the exchange is gender specific, in that women trade physical attractiveness for socio-economic status in men. Third, exchange of status and attractiveness does not happen. Instead, status-homogamy creates a (spurious) correlation between the attractiveness of one partner and the socio-economic status of the other, because attractiveness and status are correlated within persons. Socio-economic status is operationalized through years of education and occupational status (ISEI). The hypothesis are tested using ALLBUS data (2008, 2010, 2012, N= 6732). Results of the multivariate analysis (linear regression models with interviewer fixed effects) suggest that status is indeed exchanged for attractiveness in status-heterogeneous couples. The results suggest that the gender-stereotypical exchange of female attractiveness for male education is more prevalent than vice versa. However, the results also suggest that both men and women trade occupational status for attractiveness in their partners.

One typically analyzes clustered data using random- or fixed-effects models. Fixed-effects models allow consistent estimation of the effects of level-one variables, even if there is unobserved heterogeneity at level two. However, these models cannot estimate the effects of level-two variables. Hybrid and correlated random-effects models are flexible modeling specifications that separate within-and between-cluster effects and allow for both consistent estimation of level-one effects and inclusion of level-two variables. In this article, we elaborate on the separation of within- and between-cluster effects in generalized linear mixed models. These models present a unifying framework for an entire class of models whose response variables follow a distribution from the exponential family (for example, linear, logit, probit, ordered probit and logit, Poisson, and negative binomial models). We introduce the user-written command xthybrid, a shell for the meglmcommand. xthybridcan fit a variety of hybrid and correlated random-effects models.

Dieser Beitrag untersucht erstmals für den deutschsprachigen Raum mit repräsentativen Befragungsdaten, ob physische Attraktivität sozial ungleich verteilt ist. Eine Kopplung von sozialer Ungleichheit und physischer Attraktivität kann entstehen, wenn Selektionsmechanismen dazu führen, dass physisch attraktive Personen eine höhere sozio-ökonomische Positionierung erreichen (Jackson et al. 1995; Langlois et al. 2000; Rosar et al. 2014) oder wenn ungleich verteilte Ressourcen im Rahmen der sozialen Produktionsfunktion (Esser 1999; Lindenberg 1996) eingesetzt werden, um physische Attraktivität „zu produzieren“. Physische Attraktivität wird dabei in Anlehnung an das Konzept des erotischen Kapitals (Hakim 2010) nicht als ein angeborenes, askriptives, sondern als erlernbares und erwerbbares Merkmal angesehen. Der angenommene Zusammenhang zwischen sozio-ökonomischer Position und physischer Attraktivität wird mit Daten des ALLBUS unter Verwendung von Regressionsmodellen mit Interviewer Fixed Effects geprüft. Es zeigt sich, dass die sozio-ökonomische Position systematisch mit der eingeschätzten Attraktivität zusammenhängt. Dabei fallen klassische Dimensionen sozialer Ungleichheit mit der Stratifikation physischer Attraktivität zusammen: Befragte mit höheren Bildungsabschlüssen, einer höheren Klassenposition und einem höheren Haushaltseinkommen werden als attraktiver eingeschätzt. Diese Zusammenhänge zeigen sich gleichermaßen für Männer und Frauen. Zudem zeigt sich, dass Unterschiede zwischen physischer Attraktivität von Personen mit unterschiedlichen finanziellen Ressourcen im Lebenslauf zunehmen. Using representative German survey data, this paper investigates if physical attractiveness is socially stratified. Physical attractiveness can become stratified if selection mechanisms cause more attractive people to reach higher socio-economic positions (Jackson et al., Social Psychology Quterly 58:108–122, 1995; Langlois et al., Psychological Bulletin 126:390–423, 2000; Rosar et al., Analyse & Kritik 36:177–207, 2014) or if unequally distributed resources are used within the frame of the social production function (Esser, Soziologie Spezielle Grundlagen. Band 1: Situationslogik und Handeln, Campus, Frankfurt a. M., 1999; Lindenberg, Verklarende Sociologie: opstellen voor Reinhard Wippler, Thela Thesis, Amsterdam, 1996) “to produce“ physical attractiveness. Drawing on the concept of erotic capital (Hakim, European Sociological Review 26:499–518, 2010) physical attractiveness is considered to being not an ascribed but an achievable characteristic. The hypothesized relation between a person’s socio-economic position and his or her physical attractiveness is tested with ALLBUS data using regression models with interviewer fixed effects. The results show that a person’s socio-economic position covaries systematically with his or her physical attractiveness along the classic dimensions of social inequality: Respondents with higher educational degrees, with higher class positions, and with higher household incomes are considered more attractive. This relationship holds for both men and women. The association between financial resources and physical attractiveness furthermore proliferates over the life course.

This paper discusses why and how the consideration of inter-individual genetic variation can enhance the explanatory power of sociological inquiries of status attainment and social stratification. We argue that accounting for genetic variation may help to address longstanding and in some cases overlooked causality problems in explaining the emergence of social inequalities—problems which may interfere with both implicit and explicit interpretations of a society as “open” or “closed,” as meritocratic or non-meritocratic. We discuss the basic methodological tenets of genetically informative research (Sect. 2) and provide empirical examples and theoretical conceptualizations on how genetic variation contributes to status attainment (Sect. 3). This is followed by a discussion of gene-environment interplay in relation to more abstract ideas about social mechanisms that generate inequality, touching on normative implications of these ideas as well as considerations from a social justice perspective (Sect. 4). Finally, we briefly review the potential benefits as well as pitfalls of incorporating genetic influences into sociological explanations of status attainment. As we will argue, understanding how social influences impinge on the individual and how genes influence our lives requires sophisticated research designs based on sound sociological theory and methodology (Sect. 5). Dieser Beitrag legt dar, wie die Berücksichtigung genetischer Variation die Erklärungskraft soziologischer Untersuchungen zu Status Attainment und sozialer Ungleichheit verbessern kann. Die Berücksichtigung genetischer Variation kann helfen, Probleme kausaler Schlüsse bei der Erklärung sozialer Ungleichheit zu mindern, die für eine implizite oder explizite Interpretation einer Gesellschaft als „offen“ oder „geschlossen“, als meritokratisch oder nicht meritokratisch ausschlaggebend sein können. Nach der Einleitung stellen wir die methodologischen Grundlagen verhaltensgenetischer und genetisch informativer Forschung dar (Abschn. 2) und zeigen theoretische Mechanismen und empirische Beispiele auf, wie genetische Variation Status Attainment beeinflussen kann (Abschn. 3). Anschließend werden die Grundlagen von Gen-Umwelt-Interaktionen diskutiert, insbesondere im Hinblick auf theoretische Überlegungen zur Genese und Bewertung sozialer Ungleichheit (Abschn. 4). Im letzten Teil stellen wir mögliche Vorteile und Fallstricke der Einbeziehung genetischer Variation in soziologische Erklärungen zu Status Attainment und sozialer Ungleichheit dar. Um zu verstehen, wie soziale und genetische Faktoren miteinander wirken und das Leben beeinflussen, braucht es anspruchsvolle Forschungsdesigns auf der Grundlage solider soziologischer Theorie und Methodologie (Abschn. 5).

Correlated random-effects (Mundlak, 1978, Econometrica46: 69–85; Wooldridge, 2010, Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data[MIT Press]) and hybrid models (Allison, 2009, Fixed Effects Regression Models[Sage]) are attractive alternatives to standard random-effects and fixed-effects models because they provide within estimates of level 1 variables and allow for the inclusion of level 2 variables. I discuss these models, give estimation examples, and address some complications that arise when interaction effects are included.

This study analyses the effects of different unemployment durations on smoking behaviour in Germany by investigating smoking take-up, relapse, quitting and smoking intensity.Longitudinal data from the German Socio-Economic Panel from the years 1998, 2001, 2002, 2004, 2006, and 2008 were used to examine the effect of unemployment (52,940 observations from 17,028 respondents, aged 17–65 years). Unemployment duration was measured at 1–6, 7–12, 13–24, and 24+ months. Effects were estimated using zero-inflated negative binomial regressions and fixed effects logistic panel regressions.The zero-inflated negative binomial regression models suggest that the likelihood of smoking increases with unemployment, while smoking intensity is not affected. However, fixed effects logistic regression models demonstrate that unemployment is neither a significant predictor for taking up smoking, relapsing, nor quitting.The results indicate that in Germany, there is no direct causal effect of unemployment on smoking behaviour. The observed relationship between smoking and unemployment appears to be driven by stable, unobserved differences between employed and unemployed respondents.

Dieser Beitrag untersucht mit Daten des Mikrozensus 2004 den Einfluss sozialer Einbettung auf die ökonomische Selbstständigkeit von Migranten in Deutschland. Für Migranten ist die Selbstständigkeit in vielen Aufnahmeländern ein wichtiger Modus der ökonomischen Integration. In Deutschland war die unternehmerische Aktivität von Migranten bis Ende der 1990er Jahre eher schwach ausgeprägt, seither steigen die Selbstständigenquoten von Migranten jedoch deutlich. In unserer Analyse von Pseudo-Paneldaten des Mikrozensus werden Statusübergänge in die Selbstständigkeit sowie Abstromprozesse aus der Selbstständigkeit untersucht. Ausgehend vom Konzept der „mixed embeddedness“ legen wir besonderes Augenmerk auf Effekte der sozialen Einbettung in Nachbarschaft und Haushalt. Die Analysen zeigen, dass sozialökologische Bedingungen für Gründungen und Überlebenschancen der Unternehmen von Migranten bedeutsam sind. Insbesondere wohlhabende Nachbarschaften mit einer hohen Konzentration von Migranten sind durch eine hohe Gründungsintensität, aber auch durch ein erhöhtes Risiko der Unternehmensaufgabe gekennzeichnet. Darüber hinaus zeigt sich, dass die ökonomische Aktivität in der Nachbarschaft sowohl Gründungen fördert als auch Unternehmensaufgaben entgegen wirkt.