Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung

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Zertifikat "audit berufundfamilie"


Inhaltsbereich: Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung

Editing and multiply imputing German establishment panel data to estimate stochastic production frontier models

Verfügbarkeit

Kurzbeschreibung

"Die Arbeit zeigt die Effekte der Antwortverweigerung in Umfragen auf die Ergebnisse von Produktivitätsschätzungen auf Basis multivariater statistischer Methoden. Um die fehlenden Daten geeignet zu ergänzen, wird ein Data Augmentation Algorithmus basierend auf einem Normalverteilungs-/Wishart-Modell angewandt. Zur Schätzung der Produktivität von Betrieben werden die Daten der Befragungswellen von 2000 und 2001 des IAB-Betriebspanels verwendet. Dieser Beitrag fokussiert auf die Konstruktions-, Edit-und Transformationsprozesse, die notwendig sind, um die für das Analyse- als auch Imputations-Modell benötigten Variablen zu operationalisieren. Es wird gezeigt, dass Standardverfahren der multiplen Imputation verwendet werden können, um komplexe ökonometrische Modelle mit umfangreichen Paneldatensätzen unter Berücksichtigung des Datenausfalls zu schätzen. Die Grundlage der empirischen Analyse sind stochastische Frontierfunktionen mit den Inputfaktoren Arbeit und Kapital. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein Modell technischer Ineffizienz die Daten besser abbildet als die Verwendung von unterschiedlichen Produktionsfunktionen für Ost- und Westdeutschland. Darüber hinaus zeigt sich, dass der Einfluss der Region auf die technische Ineffizienz ansteigt, wenn die mehrfach ergänzten Daten anstelle nur der vollständigen Daten verwendet werden. Diese Ergebnisse könnten weitere Arbeiten stimulieren und möglicherweise die zukünftige Wirtschafts- und Regionalpolitik in Deutschland beeinflussen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Weitere Informationen

Autorin / Autor

  • Kölling, Arnd
  • Rässler, Susanne

Bibliografische Daten

Kölling, Arnd; Rässler, Susanne (2004): Editing and multiply imputing German establishment panel data to estimate stochastic production frontier models. In: Zeitschrift für ArbeitsmarktForschung, Jg. 37, H. 3, S. 306-318.
 

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