Imputation Rules to Improve the Education Variable in the IAB Employment Subsample

Abstract

Die Bildungsvariable in der IAB Beschäftigtenstichprobe weist zwei Mängel auf: fehlende und der Melderegel widersprechende Werte. In dieser Arbeit werden verschiedene deduktive Imputationsverfahren entwickelt, um die Qualität der Variable zu verbessern. Die Verfahren machen sich zu Nutze, dass Bildungsinformationen für eine Person mehrfach vorhanden sind, da die Arbeitgeber mindestens einmal im Jahr eine Meldung zur Sozialversicherung abgeben müssen. Wir vergleichen die mithilfe unserer Verfahren verbesserten Daten mit den ursprünglichen Daten anhand typischer empirischer Anwendungen im Bereich der Arbeitsmarktökonomik: die Qualifikationsstruktur der Erwerbspersonen und die Lohnungleichheit. Es zeigt sich, dass die korrigierten Bildungsvariablen in gestiegenen Anteilen höherer Qualifikationen resultieren. Auch das Ausmaß und die Entwicklung der Lohnungleichheit ändern sich, wenn man die korrigierten Bildungsvariablen verwendet. Unsere Studie erlaubt zwar keine Aussage darüber, welches Imputationsverfahren Idealerweise verwendet werden sollte, sie zeigt jedoch, dass es ratsam ist, die ursprüngliche Bildungsinformation in irgendeiner Form zu verbessern.