FDZ-Literatur / FDZ Literature
Die FDZ-Literaturdatenbank umfasst neben Datensatzbeschreibungen und Methodenberichten die zahlreichen Forschungsarbeiten, die auf Basis der am FDZ angebotenen Daten entstanden sind. Hier finden Sie aktuell laufende Projekte von FDZ-Nutzenden.
Darüber hinaus stehen die Literaturdatenbank zum IAB-Betriebspanel sowie die Literaturdatenbank zum PASS zur Verfügung.
Apart from dataset descriptions and methodology reports, the FDZ literature database contains numerous research papers written on the basis of the data provided by the FDZ. Here you can find currently ungoing research projects of FDZ users.
In addition, literature databases on the IAB Establishment Panel and the Panel Study Labour Market and Social Security (PASS) are available for research.
- FDZ Publikationen / FDZ publications
- Arbeiten und Lernen im Wandel / Working and Learning in a Changing World (ALWA)
- BA-Beschäftigtenpanel / BA Employment Panel
- Berufliche Weiterbildung und lebenslanges Lernen (WeLL)/Further Training and Lifelong Learning (WeLL
- Berufstätigenerhebung 1989 (BTE1989) / Employment survey for East Germany (DDR) 1989 (BTE1989)
- Beschäftigtenbefragung "Bonuszahlungen, Lohnzuwächse und Gerechtigkeit" - BLoG
- Betriebsbefragung IAB-IZA-ZEW-Arbeitswelt 4.0 (BIZA) und DiWaBe-Beschäftigtenbefragung
- Biografiedaten dt. Sozialversicherungsträger / Biographical data of social insurances (BASiD)
- Children of Immigrants Longitudinal Survey in Four European Countries - Germany verknüpft mit administrativen Daten des IAB
- Daten der Treuhandanstalt verknüpft mit Betriebs-Historik-Panel (THA-BHP)
- Datensatz NEPS-SC1-ADIAB Neugeborene
- Datensatz NEPS-SC3-ADIAB Schüler Klasse 5
- Datensatz NEPS-SC4-ADIAB Schüler Klasse 9
- Datensatz NEPS-SC5-ADIAB Studierende
- Datensatz NEPS-SC6-ADIAB Erwachsene
- Datensatz SOEP-CMI-ADIAB
- Datenspeicher Gesellschaftliches Arbeitsvermögen verknüpft mit administrativen Daten des IAB (GAV-ADIAB) 1975-2019
- GAW-IAB-Gründerbefragung
- German Management and Organizational Practices (GMOP) Survey
- IAB-BAMF-SOEP Befragung von Geflüchteten
- IAB-Beschäftigtenstichprobe / IAB Employment Sample
- IAB-Betriebs-Historik-Panel / IAB Establishment History Panel
- IAB-Betriebspanel / IAB Establishment Panel
- IAB-Datensatz BeCovid
- IAB-Datensatz HOPP
- IAB-Linked-Employer-Employee-Datensatz (LIAB) / Linked Employer-Employee Data from the IAB
- IAB-Querschnittsbefragung / Cross-sectional survey
- IAB-SOEP Migrationsstichprobe (IAB-SOEP MIG)
- IAB-Stellenerhebung / IAB Job Vacancy Survey
- IZA/IAB Administrativer Evaluationsdatensatz (AED und LED) / IZA Evaluation Dataset Survey
- Kundenbefragung zu Organisationsstrukturen nach SGB II / Client survey on German SGBII-Agencies
- LidA - Leben in der Arbeit
- Linked Inventor Biography Data
- Linked Personnel Panel (LPP)
- Mannheimer Unternehmenspanel (MUP) verknüpft mit Daten des IAB
- Panel Arbeitsmarkt und soziale Sicherung (PASS) / Panel Study Labour Market and Social Security
- Stichprobe Integrierter Employer-Employee Daten (SIEED)/Sample of Integrated Employer-Employee Data
- Stichprobe der Integr. Arbeitsmarktbiografien/Sample of integrated labour market biographies (SIAB)
- Stichprobe der Integrierten Grundsicherungsbiografien (SIG)
- Stichprobe des Administrative Wage and Labor Market Flow Panel (FDZ-AWFP)
- Studie Mentale Gesundheit bei der Arbeit (S-MGA)
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Literaturhinweis
AKM effects for German labour market data 1985-2023 (2025)
Zitatform
Lochner, Benjamin & Stefanie Wolter (2025): AKM effects for German labour market data 1985-2023. (FDZ-Methodenreport 03/2025), Nürnberg, 12 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2503.en.v1
Abstract
"Dieser FDZ-Methodenreport beschreibt die Schätzung und Aufbereitung der personen- und betriebsspezifischen Lohneffekte (AKM_8523_v1) und wie diese zu einigen der über das Forschungsdatenzentrum (FDZ) der Bundesagentur für Arbeit im Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) verfügbaren Datensätze zugespielt werden können. Der Report aktualisiert den Bericht von Lochner et al. 2023." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Micro Data on Robots from the IAB Establishment Panel (2023)
Zitatform
Plümpe, Verena & Jens Stegmaier (2023): Micro Data on Robots from the IAB Establishment Panel. In: Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, Jg. 243, H. 3-4, S. 397-413., 2022-08-01. DOI:10.1515/jbnst-2022-0045
Abstract
"Micro-data on robots have been very sparse in Germany so far. Consequently, a dedicated section has been introduced in the IAB Establishment Panel 2019 that includes questions on the number and type of robots used. This article describes the background and development of the survey questions, provides information on the quality of the data, possible checks and steps of data preparation. The resulting data is aggregated on industry level and compared with the frequently used robot data by the International Federation of Robotics (IFR) which contains robot supplier information on aggregate robot stocks and deliveries." (Author's abstract, IAB-Doku, © De Gruyter) ((en))
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Literaturhinweis
Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel - Welle 29 (2021) (2022)
Gensicke, Miriam; Kohaut, Susanne; Künzel, Sophie; Tschersich, Nikolai;Zitatform
Gensicke, Miriam, Nikolai Tschersich, Susanne Kohaut & Sophie Künzel (2022): Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel - Welle 29 (2021). (FDZ-Methodenreport 07/2022 (de)), Nürnberg, 33 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2207.de.v1
Abstract
"Die Grundgesamtheit des IAB-Betriebspanels umfasst alle Betriebsstätten mit mindestens einem sozialversicherungspflichtig Beschäftigten zum Stichtag 30. Juni des Vorjahres. Basis der Stichprobenziehung ist die Betriebsdatei der Bundesagentur für Arbeit. Sie enthält alle Betriebe, die im Rahmen des Meldeverfahrens zur Sozialversicherung ihre sozialversicherungspflichtig Beschäftigten an die Sozialversicherungsträger melden und eine Betriebsnummer erhalten. Zum Stichtag 30. Juni 2020 enthielt die Betriebsdatei 2.125.638 zur Grundgesamtheit gehörende Betriebe (427.588 für Ostdeutschland und 1.698.050 für Westdeutschland) mit insgesamt 33.255 Tsd. sozialversicherungspflichtig Beschäftigten. Betriebe ohne sozialversicherungspflichtig Beschäftigte – z. B. Ein-Personen-Betriebe oder Betriebe, die nur geringfügig Beschäftigte, Beamte oder Beamtinnen beschäftigen – werden vom IAB-Betriebspanel nicht erfasst. Aus diesem Grund weisen z. B. die Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen der Länder deutlich mehr Personen aus als das IAB-Betriebspanel." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne;Ähnliche Treffer
also released in English -
Literaturhinweis
Technical Report on the IAB Establishment Panel - Wave 29 (2021) (2022)
Gensicke, Miriam; Künzel, Sophie; Tschersich, Nikolai; Kohaut, Susanne; Mielewczyk, Christina;Zitatform
Gensicke, Miriam, Nikolai Tschersich, Susanne Kohaut, Christina Mielewczyk & Sophie Künzel (2022): Technical Report on the IAB Establishment Panel - Wave 29 (2021). (FDZ-Methodenreport 07/2022 (en)), Nürnberg, 32 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2207.en.v1
Abstract
"Die Grundgesamtheit des IAB-Betriebspanels umfasst alle Betriebsstätten mit mindestens einem sozialversicherungspflichtig Beschäftigten zum Stichtag 30. Juni des Vorjahres. Basis der Stichprobenziehung ist die Betriebsdatei der Bundesagentur für Arbeit. Sie enthält alle Betriebe, die im Rahmen des Meldeverfahrens zur Sozialversicherung ihre sozialversicherungspflichtig Beschäftigten an die Sozialversicherungsträger melden und eine Betriebsnummer erhalten. Zum Stichtag 30. Juni 2020 enthielt die Betriebsdatei 2.125.638 zur Grundgesamtheit gehörende Betriebe (427.588 für Ostdeutschland und 1.698.050 für Westdeutschland) mit insgesamt 33.255 Tsd. sozialversicherungspflichtig Beschäftigten. Betriebe ohne sozialversicherungspflichtig Beschäftigte – z. B. Ein-Personen-Betriebe oder Betriebe, die nur geringfügig Beschäftigte, Beamte oder Beamtinnen beschäftigen – werden vom IAB-Betriebspanel nicht erfasst. Aus diesem Grund weisen z. B. die Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen der Länder deutlich mehr Personen aus als das IAB-Betriebspanel." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne;Ähnliche Treffer
auch deutschsprachig erschienen -
Literaturhinweis
Introducing Web in a mixed-mode establishment survey: Effects on nonresponse (2022)
Gleiser, Patrick ; Kohaut, Susanne; Ellguth, Peter; Sakshaug, Joseph ; Möller, Iris ; Volkert, Marieke ;Zitatform
Gleiser, Patrick, Joseph Sakshaug, Marieke Volkert, Peter Ellguth, Susanne Kohaut & Iris Möller (2022): Introducing Web in a mixed-mode establishment survey: Effects on nonresponse. In: Journal of the Royal Statistical Society. Series A, Statistics in Society, Jg. 185, H. 3, S. 891-915., 2021-12-16. DOI:10.1111/rssa.12809
Abstract
"This study reports on a mode design experiment in which a Web starting mode was introduced for the first time in the Institute for Employment Research Establishment Panel. A cross-sectional sample of establishments was randomized to be interviewed via the traditional face-to-face procedure or a Web-first sequential mixed-mode design with face-to-face follow-ups. Extensive administrative data were used to estimate and compare nonresponse bias at multiple phases of the sequential mixed-mode design, and assess the relationship between mode design and establishment characteristics on the likelihood of response. We show that the final response rates and nonresponse bias were similar between both mode designs, but these results contrasted with the results at each phase of the sequential mode design. Larger establishments were significantly more likely to respond in the Web mode compared to the face-to-face mode. A moderate cost savings (of About 14% per respondent) was estimated for the Web-first sequential mode design." (Author's abstract, © 2022 Royal Statistical Society) ((en))
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Literaturhinweis
Later one knows better: the over-reporting of short-time work in firm surveys (2022)
Zitatform
Kagerl, Christian, Malte Schierholz & Bernd Fitzenberger (2022): Later one knows better: the over-reporting of short-time work in firm surveys. In: Journal for labour market research, Jg. 56, 2022-05-13. DOI:10.1186/s12651-022-00312-9
Abstract
"Short-time work (STW) in Germany allows for a lot of flexibility in actual usage. Ex ante, firms notify the Employment Agency about the total number of employees eligible, and, up to the total granted, firms can flexibly choose how many employees actually use STW. In firm-level surveys, which provide timely information on STW in Germany, over-reporting of the number of employees on STW is prevalent. This study explores reasons for STW over-reporting based on a high-frequency and low-cost survey initiated during the Covid-19-pandemic (BeCovid) and a low-frequency and high-cost long-running survey (BP). Merging administrative records on actual use of STW, firms that use STW prove more likely to participate in the BeCovid survey. Multi-establishment firms over-report STW because they tend to report STW for all subfirms. The BP uses more interview time and confirms the over-reporting of STW use in the survey month, while - crucially - the over-reporting drops sharply with a few months of retrospection." (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer) ((en))
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Literaturhinweis
Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel - Welle 28 (2020) (2021)
Bechmann, Sebastian; Kohaut, Susanne; Ellguth, Peter; Tschersich, Nikolai;Zitatform
Bechmann, Sebastian, Nikolai Tschersich, Peter Ellguth & Susanne Kohaut (2021): Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel - Welle 28 (2020). (FDZ-Methodenreport 07/2021 (de)), Nürnberg, 42 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2107.de.v1
Abstract
"Veränderungen gegenüber 2019: Einige Fragen werden nicht jährlich, sondern in einem zwei- oder mehrjährigen Turnus gestellt. Im Rahmen dieses Modulsystems wurde eine Reihe von Fragen aus dem Fragebogen der Welle 28 herausgenommen, andere wiederum aufgenommen. Außerhalb des Modulsystems wurde eine Reihe von neuen Fragen aufgenommen (vgl. hierzu ausführlich Abschnitt 3.1). In diesem Jahr waren dies Fragen zu den Auswirkungen der Corona-Pandemie. Vor dem Hintergrund der Corona-Pandemie wurde die Befragung grundsätzlich telefonisch durchgeführt. Eine persönlich-mündliche Durchführung war allerdings möglich, sollte der Betrieb diesen Befragungsmodus bevorzugen. Nach der Umstellung der Erstbefragtenstichprobe in der Welle 2019 wurde 2020 die Wiederholerstichprobe auf einen computergestützten Erhebungsmodus umgestellt. Für eine detaillierte Beschreibung vgl. Kapitel 4.2. Seit Ende Mai 2018 gilt die EU-Datenschutzgrundsatzverordnung (DSGVO) unmittelbar in allen EU-Mitgliedstaaten. Vor diesem Hintergrund wurde in der Welle 2019 am Ende des Fragebogens die Einwilligung der Betriebe erhoben, dass Kantar sie in der Folgewelle 2020 erneut kontaktieren dürfe (Art. 6 Abs. 1 a, DSGVO). Aus diesem Grund war die Stichprobe der Wiederholerbetriebe um ca. 10 Prozent kleiner als im Befragungsjahr 2018. Dieser Verlust wurde durch einen erhöhten Bruttoeinsatz bei der Stichprobe der erstbefragten Betriebe ausgeglichen. Für detaillierte Informationen zur Stichprobe vgl. Kapitel 2 und 4.2. 2020 wurde diese Einwilligungsfrage in Absprache mit dem IAB nicht mehr erhoben. Seit der Welle 2020 wird in Absprache mit dem IAB zu Beginn des Fragebogens die Einwilligung der Betriebe erfragt, die im Fragebogen erhobenen Angaben zu Forschungszwecken mit im IAB vorliegenden Daten verknüpfen zu dürfen, da die Ausführungen im Datenschutzblatt zur Weitergabe und Verknüpfung der erhobenen Daten als Grundlage für die Verknüpfung nicht ausreichen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne;Ähnliche Treffer
also released in English -
Literaturhinweis
Technical Report on the IAB Establishment Panel - Wave 27 (2019) (2021)
Bechmann, Sebastian; Tschersich, Nikolai; Kohaut, Susanne; Ellguth, Peter; Baier, Elisabeth;Zitatform
Bechmann, Sebastian, Nikolai Tschersich, Peter Ellguth, Susanne Kohaut & Elisabeth Baier (2021): Technical Report on the IAB Establishment Panel - Wave 27 (2019). (FDZ-Methodenreport 01/2021 (en)), Nürnberg, 41 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2101.en.v1
Abstract
"Changes Compared to 2018: Some questions are asked not annually but every two or more years. Within the frame-work of this modular system a number of questions were removed from the questionnaire in wave 27 and others were included. Outside the modular system a number of new questions have been included. This year, these were questions about the use of robots and the training section was extended (reasons for the termination of training contracts, benefits in non-cash and cash benefits for trainees). The sample of establishments surveyed for the first time was almost completely switched to a computer-assisted survey mode. Since the end of May 2018, the EU Data Protection Regulation (GDPR) has been directly applicable in all EU member states. Against this background, in the 2018 wave, the consent of the establishments was collected at the end of the questionnaire for a renewed contact in the follow-up wave in 2019 by Kantar (Art. 6 para. 1 a, DSGVO). For this reason, the sample of panel establishments was approximately 10 percent smaller than in the 2018 survey year. This loss was offset by an increased gross input in the sample of establishments surveyed for the first time. For detailed information on the sample. For a number of questions, the coding of missing values has changed from previous years. The code "-1" now assigned means that this is not a conventional missing value, but rather response options ("cannot say (yet)", "not known") offered in the questionnaire in the event that information cannot (yet) be provided for content-related reasons. These are the questions ba06a, ba17, ba18, ba72, ba73, ba86a and ba86b." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne;Ähnliche Treffer
auch deutschsprachig erschienen -
Literaturhinweis
Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel - Welle 27 (2019) (2021)
Bechmann, Sebastian; Kohaut, Susanne; Ellguth, Peter; Baier, Elisabeth; Tschersich, Nikolai;Zitatform
Bechmann, Sebastian, Nikolai Tschersich, Peter Ellguth, Susanne Kohaut & Elisabeth Baier (2021): Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel - Welle 27 (2019). (FDZ-Methodenreport 01/2021 (de)), Nürnberg, 35 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2101.de.v1
Abstract
"Veränderungen gegenüber 2018: Einige Fragen werden nicht jährlich, sondern in einem zwei- oder mehrjährigen Turnus gestellt. Im Rahmen dieses Modulsystems wurde eine Reihe von Fragen aus dem Fragebogen der Welle 27 herausgenommen, andere wiederum aufgenommen. Außerhalb des Modulsystems wurde eine Reihe von neuen Fragen aufgenommen. In diesem Jahr waren dies Fragen zum Einsatz von Robotern und Ergänzungen im Ausbildungsteil (Gründe für die Auflösung von Ausbildungsverträgen, Sach- und Geldleistungen für Auszubildende). Die Erstbefragtenstichprobe wurde nahezu vollständig auf einen computergestützten Erhebungsmodus umgestellt. Seit Ende Mai 2018 gilt die EU-Datenschutzgrundsatzverordnung (DSGVO) unmittelbar in allen EU-Mitgliedstaaten. Vor diesem Hintergrund wurde in der Welle 2018 am Ende des Fragebogens die Einwilligung der Betriebe erhoben, dass Kantar sie in der Folgewelle 2019 erneut kontaktieren dürfe (Art. 6 Abs. 1 a, DSGVO). Aus diesem Grund war die Stichprobe der Wiederholerbetriebe um ca. 10 Prozent kleiner als im Befragungsjahr 2018. Dieser Verlust wurde durch einen erhöhten Bruttoeinsatz bei der Stichprobe der erstbefragten Betriebe ausgeglichen. Für detaillierte Informationen zur Stichprobe. Bei einer Reihe von Fragen hat sich die Codierung der fehlenden Werte gegenüber den Vorjahren geändert. Der nun zugewiesene Code „-1“ bedeutet, dass es sich um keinen herkömmlichen fehlenden Wert handelt, sondern um Antwortoptionen („kann ich (jetzt) noch nicht sagen“, „nicht bekannt“), die im Fragebogen angeboten werden, für den Fall, dass Informationen aus inhaltlichen Gründen (noch) nicht gegeben werden können. Es handelt sich dabei um die Fragen ba06a, ba17, ba18, ba72, ba73, ba86a und ba86b." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne;Ähnliche Treffer
also released in English -
Literaturhinweis
Technical Report on the IAB Establishment Panel - Wave 28 (2020) (2021)
Bechmann, Sebastian; Tschersich, Nikolai; Kohaut, Susanne; Ellguth, Peter; Florian, Christina;Zitatform
Bechmann, Sebastian, Nikolai Tschersich, Peter Ellguth, Susanne Kohaut & Christina Florian (2021): Technical Report on the IAB Establishment Panel - Wave 28 (2020). (FDZ-Methodenreport 07/2021 (en)), Nürnberg, 41 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2107.en.v1
Abstract
"Veränderungen gegenüber 2019: Einige Fragen werden nicht jährlich, sondern in einem zwei- oder mehrjährigen Turnus gestellt. Im Rahmen dieses Modulsystems wurde eine Reihe von Fragen aus dem Fragebogen der Welle 28 herausgenommen, andere wiederum aufgenommen. Außerhalb des Modulsystems wurde eine Reihe von neuen Fragen aufgenommen (vgl. hierzu ausführlich Abschnitt 3.1). In diesem Jahr waren dies Fragen zu den Auswirkungen der Corona-Pandemie. Vor dem Hintergrund der Corona-Pandemie wurde die Befragung grundsätzlich telefonisch durchgeführt. Eine persönlich-mündliche Durchführung war allerdings möglich, sollte der Betrieb diesen Befragungsmodus bevorzugen. Nach der Umstellung der Erstbefragtenstichprobe in der Welle 2019 wurde 2020 die Wiederholerstichprobe auf einen computergestützten Erhebungsmodus umgestellt. Für eine detaillierte Beschreibung vgl. Kapitel 4.2. Seit Ende Mai 2018 gilt die EU-Datenschutzgrundsatzverordnung (DSGVO) unmittelbar in allen EU-Mitgliedstaaten. Vor diesem Hintergrund wurde in der Welle 2019 am Ende des Fragebogens die Einwilligung der Betriebe erhoben, dass Kantar sie in der Folgewelle 2020 erneut kontaktieren dürfe (Art. 6 Abs. 1 a, DSGVO). Aus diesem Grund war die Stichprobe der Wiederholerbetriebe um ca. 10 Prozent kleiner als im Befragungsjahr 2018. Dieser Verlust wurde durch einen erhöhten Bruttoeinsatz bei der Stichprobe der erstbefragten Betriebe ausgeglichen. Für detaillierte Informationen zur Stichprobe vgl. Kapitel 2 und 4.2. 2020 wurde diese Einwilligungsfrage in Absprache mit dem IAB nicht mehr erhoben. Seit der Welle 2020 wird in Absprache mit dem IAB zu Beginn des Fragebogens die Einwilligung der Betriebe erfragt, die im Fragebogen erhobenen Angaben zu Forschungszwecken mit im IAB vorliegenden Daten verknüpfen zu dürfen, da die Ausführungen im Datenschutzblatt zur Weitergabe und Verknüpfung der erhobenen Daten als Grundlage für die Verknüpfung nicht ausreichen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne;Ähnliche Treffer
auch deutschsprachig erschienen -
Literaturhinweis
Trends in Establishment Survey Nonresponse Rates and Nonresponse Bias: Evidence from the 2001-2017 IAB Establishment Panel (2021)
Zitatform
König, Corinna, Joseph Sakshaug, Jens Stegmaier & Susanne Kohaut (2021): Trends in Establishment Survey Nonresponse Rates and Nonresponse Bias: Evidence from the 2001-2017 IAB Establishment Panel. In: Journal of Official Statistics, Jg. 37, H. 4, S. 931-953., 2021-03-29. DOI:10.2478/jos-2021-0040
Abstract
"Evidence from the household survey literature shows a declining response rate trend in recent decades, but whether a similar trend exists for voluntary establishment surveys is an understudied issue. This article examines trends in nonresponse rates and nonresponse bias over a period of 17 years in the annual cross-sectional refreshment samples of the IAB Establishment Panel in Germany. In addition, rich administrative data about the establishment and employee composition are used to examine changes in nonresponse bias and its two main components, refusal and noncontact, over time. Our findings show that response rates dropped by nearly a third: from 50.2% in 2001 to 34.5% in 2017. Simultaneously, nonresponse bias increased over this period, which was mainly driven by increasing refusal bias whereas noncontact bias fluctuated relatively evenly over the same period. Nonresponse biases for individual establishment and employee characteristics did not show a distinct pattern over time with few exceptions. Notably, larger establishments participated less frequently than smaller establishments over the entire period. This implies that survey organizations may need to put more effort into recruiting larger establishments to counteract nonresponse bias.." (Author's abstract, © Statistics Sweden) ((en))
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Literaturhinweis
Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel: Welle 26 (2018) (2020)
Bechmann, Sebastian; Baier, Elisabeth; Ellguth, Peter; Kohaut, Susanne; Tschersich, Nikolai;Zitatform
Bechmann, Sebastian, Nikolai Tschersich, Peter Ellguth, Susanne Kohaut & Elisabeth Baier (2020): Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel. Welle 26 (2018). (FDZ-Methodenreport 02/2020 (de)), Nürnberg, 38 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2002.de.v1
Abstract
"Veränderungen gegenüber 2017
Einige Fragen werden nicht jährlich, sondern in einem zwei- oder mehrjährigen Turnus gestellt. Im Rahmen dieses Modulsystems wurde eine Reihe von Fragen aus dem Fragebogen der Welle 26 herausgenommen, andere wiederum aufgenommen. Außerhalb des Modulsystems wurde eine Reihe von neuen Fragen aufgenommen. Vor dem Hintergrund der ab dem 25. Mai 2018 verbindlich geltenden DSGVO wurde der Betrieb am Ende des Interviews nach seiner Wiederbefragungsbereitschaft für die Welle 2019 gefragt. Insgesamt 10 % der Betriebe zeigten demnach keine Bereitschaft, an der Folgebefragung 2019 teilzunehmen. Diese in der Welle 2019 fehlenden Betriebe müssen durch eine gegenüber den Vorjahren größere Erstbefragtenstichprobe kompensiert werden. Grund ist die Annahme, dass die Ausschöpfungsrate in der Stichprobe der Wiederholerbetriebe nicht in dem Maße ansteigt, um die 10% der nicht erneut teilnahmebereiten Betriebe ausgleichen zu können. 2018 wurde im Rahmen eines Modusexperiments der bislang zum Einsatz gekommene Papierfragebogen um ein computergestütztes Erhebungsinstrument ergänzt. Ziel war es, die Effekte unterschiedlicher Erhebungsmodi auf die Teilnahmequote sowie auf die Datenqualität abzuschätzen und Empfehlungen für die schrittweise Weiterentwicklung des IAB-Betriebspanels abzuleiten. Zu diesem Zweck wurde ein Teil der Erstbefragtenstichprobe mit dem Papierfragebogen befragt, der andere Teil mit einem computergestützten Erhebungsinstrument." (Autorenreferat, IAB-Doku)Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne;Ähnliche Treffer
auch in Englisch erschienen als: FDZ-Methodenreport, 02/2020 (en) -
Literaturhinweis
Technical report on the IAB Establishment: panel wave 26 (2018) (2020)
Bechmann, Sebastian; Bogner, Manuel; Ellguth, Peter; Kohaut, Susanne; Tschersich, Nikolai; Baier, Elisabeth;Zitatform
Bechmann, Sebastian, Nikolai Tschersich, Peter Ellguth, Susanne Kohaut, Elisabeth Baier & Manuel Bogner (2020): Technical report on the IAB Establishment. Panel wave 26 (2018). (FDZ-Methodenreport 02/2020 (en)), Nürnberg, 39 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2002.en.v1
Abstract
"Veränderungen gegenüber 2017
Einige Fragen werden nicht jährlich, sondern in einem zwei- oder mehrjährigen Turnus gestellt. Im Rahmen dieses Modulsystems wurde eine Reihe von Fragen aus dem Fragebogen der Welle 26 herausgenommen, andere wiederum aufgenommen. Außerhalb des Modulsystems wurde eine Reihe von neuen Fragen aufgenommen. Vor dem Hintergrund der ab dem 25. Mai 2018 verbindlich geltenden DSGVO wurde der Betrieb am Ende des Interviews nach seiner Wiederbefragungsbereitschaft für die Welle 2019 gefragt. Insgesamt 10 % der Betriebe zeigten demnach keine Bereitschaft, an der Folgebefragung 2019 teilzunehmen. Diese in der Welle 2019 fehlenden Betriebe müssen durch eine gegenüber den Vorjahren größere Erstbefragtenstichprobe kompensiert werden. Grund ist die Annahme, dass die Ausschöpfungsrate in der Stichprobe der Wiederholerbetriebe nicht in dem Maße ansteigt, um die 10% der nicht erneut teilnahmebereiten Betriebe ausgleichen zu können. 2018 wurde im Rahmen eines Modusexperiments der bislang zum Einsatz gekommene Papierfragebogen um ein computergestütztes Erhebungsinstrument ergänzt. Ziel war es, die Effekte unterschiedlicher Erhebungsmodi auf die Teilnahmequote sowie auf die Datenqualität abzuschätzen und Empfehlungen für die schrittweise Weiterentwicklung des IAB-Betriebspanels abzuleiten. Zu diesem Zweck wurde ein Teil der Erstbefragtenstichprobe mit dem Papierfragebogen befragt, der andere Teil mit einem computergestützten Erhebungsinstrument." (Autorenreferat, IAB-Doku)Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne; -
Literaturhinweis
Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel: Welle 25 (2017) (2019)
Bechmann, Sebastian; Kohaut, Susanne; Ellguth, Peter; Baier, Elisabeth; Tschersich, Nikolai;Zitatform
Bechmann, Sebastian, Nikolai Tschersich, Peter Ellguth, Susanne Kohaut & Elisabeth Baier (2019): Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel. Welle 25 (2017). (FDZ-Methodenreport 01/2019 (de)), Nürnberg, 32 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.1901.de.v1
Abstract
Der Methodenreport zum IAB-Betriebspanel behandelt u.a.:
die Veränderungen gegenüber 2016,
Grundgesamtheit, Auswahlgesamtheit, Stichprobe,
Fragebogen und Pretest,
Fragebogenentwicklung und Modulsystem,
Studiendesign und Feldorganisation,
Interviewerschulung und -kontrolle,
Ergebnis der Feldarbeit,
Der Rücklauf im Einzelnen - Unit-Non-Response,
Datenprüfung und telefonische Nacherhebung,
Definition der Querschnittfälle und Hochrechnung,
Definition der Längsschnittfälle und Hochrechnung.Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne;Ähnliche Treffer
English version: FDZ-Methodenreport , 01/2019 (en) -
Literaturhinweis
Technical report on the IAB Establishment panel: wave 25 (2017) (2019)
Bechmann, Sebastian; Ellguth, Peter; Tschersich, Nikolai; Kohaut, Susanne; Baier, Elisabeth;Zitatform
Bechmann, Sebastian, Nikolai Tschersich, Peter Ellguth, Susanne Kohaut & Elisabeth Baier (2019): Technical report on the IAB Establishment panel. Wave 25 (2017). (FDZ-Methodenreport 01/2019 (en)), Nürnberg, 33 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.1901.en.v1
Abstract
Content:
Population, Sampling Frame, Sample; Questionnaire and Pretest; Study Design and Field Organisation; Result of Field Work; the Responses in detail - Unit-Non-Response; Data Verification and Follow-Up Telephone Interview; Definition of Cross-Sectional Cases and Projection; Definition of Longitudinal Cases and Projection. (IAB)Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne; -
Literaturhinweis
Comparing survey data with an official administrative population: Assessing sample-selectivity in the IAB Establishment Panel (2018)
Zitatform
Bossler, Mario, Gregor Geis & Jens Stegmaier (2018): Comparing survey data with an official administrative population: Assessing sample-selectivity in the IAB Establishment Panel. In: Quality & quantity, Jg. 52, H. 2, S. 899-920., 2017-03-03. DOI:10.1007/s11135-017-0495-6
Abstract
"The IAB Establishment Panel is a large annual establishment survey and serves as a data source for many empirical analyzes, e.g., on labor demand, wages and industrial relations but also for influential policy evaluations. We analyze the selectivity of the IAB Establishment Panel compared with the administrative population of all establishments in Germany to test whether the IAB Establishment Panel is biased towards 'good employers'. By design the survey over-samples large, thus high paying and stable establishments. After flexibly controlling for elements of the sampling design, we do not detect any meaningful difference between establishments participating in the survey and the full population regarding key economic performance indicators. If anything, we observe a slight overrepresentation of stable and slow growing establishments. For applied research, the results highlight that 'typical' econometric specifications may not be sufficient to control for selectivity." (Author's abstract, © Springer-Verlag) ((en))
Weiterführende Informationen
free-to-read version via Springer Nature SharedIt -
Literaturhinweis
Providing a consistent measure of further training for the IAB Establishment Panel (2018)
Zitatform
Hinz, Tina & Jens Stegmaier (2018): Providing a consistent measure of further training for the IAB Establishment Panel. (FDZ-Methodenreport 02/2018 (en)), Nürnberg, 17 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.1802.en.v1
Abstract
"Im IAB Betriebspanel können Betriebe entweder die Anzahl der weitergebildeten Beschäftigten oder die Anzahl der Weiterbildungskurse angeben. Letzteres tun etwa 18 % der befragten Betriebe. Da sich diese Betriebe in verschiedenen Merkmalen von den übrigen Betrieben unterscheiden, kann der Ausschluss dieser Betriebe zu verzerrten Ergebnissen führen. Dieser FDZ-Methodenreport stellt einen leicht umsetzbaren und effektiven Ansatz (zurückgehend auf Düll und Bellmann 1998) vor, mit dessen Hilfe die Angaben zur Anzahl der Weiterbildungskurse in Angaben zur Zahl der weitergebildeten Beschäftigten umgerechnet werden können. Wir diskutieren Möglichkeiten und Grenzen des Ansatzes und stellen ein Stata do-file zur Umrechnung zur Verfügung." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Stata do-file -
Literaturhinweis
Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel: Welle 23 (2015) (2017)
Bechmann, Sebastian; Ellguth, Peter; Tschersich, Nikolai; Kohaut, Susanne;Zitatform
Bechmann, Sebastian, Nikolai Tschersich, Peter Ellguth & Susanne Kohaut (2017): Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel. Welle 23 (2015). (FDZ-Methodenreport 08/2017 (de)), Nürnberg, 36 S.
Abstract
"Das IAB-Betriebspanel steht seit vielen Jahren Externen über das Forschungsdatenzentrum der Bundesagentur für Arbeit im IAB (FDZ) für wissenschaftliche Arbeiten zur Verfügung. Es hat sich seither zu einem der meist genutzten Datensätze des FDZ entwickelt. Dieser Entwicklung wollen wir Rechnung tragen, in dem ab der Welle 2015 ein neuer Methodenbericht angeboten wird. Bislang waren Informationen zum Erhebungsdesign nur in einem gedruckten Dokument direkt im FDZ für die Nutzer einsehbar. In dem neuen Bericht werden jetzt alle relevanten Informationen zu den methodischen Grundlagen des IAB-Betriebspanels zusammengefasst und so aufbereitet, dass der Datenschutz einer Veröffentlichung und Zitation nicht mehr entgegensteht. Der neue Methodenbericht ist in sechs Abschnitte gegliedert: Die jeweiligen Kapitel bieten Informationen zur Grundgesamt und Stichprobenziehung, zur Fragenbogenentwicklung und Pretest, Studiendesign und -organisation, zur Teilnahmebereitschaft der Betriebe, zur Datenprüfung und nicht zuletzt zu den zur Verfügung stehenden Hochrechnungsfaktoren. Diesen Kapiteln ist ein kurzer Abschnitt mit den Neuerungen zur vorhergehenden Welle vorangestellt, um den Nutzern einen schnellen Überblick über Veränderungen zu geben." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne;Ähnliche Treffer
English version: FDZ-Methodenreport , 08/2017 (en) -
Literaturhinweis
Technical report on the IAB Establishment: panel wave 23 (2015) (2017)
Bechmann, Sebastian; Tschersich, Nikolai; Kohaut, Susanne; Ellguth, Peter; Baier, Elisabeth;Zitatform
Bechmann, Sebastian, Nikolai Tschersich, Peter Ellguth, Susanne Kohaut & Elisabeth Baier (2017): Technical report on the IAB Establishment. Panel wave 23 (2015). (FDZ-Methodenreport 08/2017 (en)), Nürnberg, 36 S.
Abstract
"Das IAB-Betriebspanel steht seit vielen Jahren Externen über das Forschungsdatenzentrum der Bundesagentur für Arbeit im IAB (FDZ) für wissenschaftliche Arbeiten zur Verfügung. Es hat sich seither zu einem der meist genutzten Datensätze des FDZ entwickelt. Dieser Entwicklung wollen wir Rechnung tragen, in dem ab der Welle 2015 ein neuer Methodenbericht angeboten wird. Bislang waren Informationen zum Erhebungsdesign nur in einem gedruckten Dokument direkt im FDZ für die Nutzer einsehbar. In dem neuen Bericht werden jetzt alle relevanten Informationen zu den methodischen Grundlagen des IAB-Betriebspanels zusammengefasst und so aufbereitet, dass der Datenschutz einer Veröffentlichung und Zitation nicht mehr entgegensteht. Der neue Methodenbericht ist in sechs Abschnitte gegliedert: Die jeweiligen Kapitel bieten Informationen zur Grundgesamt und Stichprobenziehung, zur Fragenbogenentwicklung und Pretest, Studiendesign und -organisation, zur Teilnahmebereitschaft der Betriebe, zur Datenprüfung und nicht zuletzt zu den zur Verfügung stehenden Hochrechnungsfaktoren. Diesen Kapiteln ist ein kurzer Abschnitt mit den Neuerungen zur vorhergehenden Welle vorangestellt, um den Nutzern einen schnellen Überblick über Veränderungen zu geben." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne; -
Literaturhinweis
Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel: Welle 24 (2016) (2017)
Bechmann, Sebastian; Ellguth, Peter; Tschersich, Nikolai; Kohaut, Susanne; Baier, Elisabeth;Zitatform
Bechmann, Sebastian, Nikolai Tschersich, Peter Ellguth, Susanne Kohaut & Elisabeth Baier (2017): Methoden- und Feldbericht zum IAB-Betriebspanel. Welle 24 (2016). (FDZ-Methodenreport 11/2017 (de)), Nürnberg, 32 S.
Abstract
"Das IAB-Betriebspanel steht seit vielen Jahren Externen über das Forschungsdatenzentrum der Bundesagentur für Arbeit im IAB (FDZ) für wissenschaftliche Arbeiten zur Verfügung. Es hat sich seither zu einem der meist genutzten Datensätze des FDZ entwickelt. Dieser Entwicklung wollen wir Rechnung tragen, in dem ab der Welle 2015 ein neuer Methodenbericht angeboten wird. Bislang waren Informationen zum Erhebungsdesign nur in einem gedruckten Dokument direkt im FDZ für die Nutzer einsehbar. In dem neuen Bericht werden jetzt alle relevanten Informationen zu den methodischen Grundlagen des IAB-Betriebspanels zusammengefasst und so aufbereitet, dass der Datenschutz einer Veröffentlichung und Zitation nicht mehr entgegensteht. Der neue Methodenbericht ist in sechs Abschnitte gegliedert: Die jeweiligen Kapitel bieten Informationen zur Grundgesamt und Stichprobenziehung, zur Fragenbogenentwicklung und Pretest, Studiendesign und -organisation, zur Teilnahmebereitschaft der Betriebe, zur Datenprüfung und nicht zuletzt zu den zur Verfügung stehenden Hochrechnungsfaktoren. Diesen Kapiteln ist ein kurzer Abschnitt mit den Neuerungen zur vorhergehenden Welle vorangestellt, um den Nutzern einen schnellen Überblick über Veränderungen zu geben." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne;Ähnliche Treffer
English version FDZ-Methodenreport , 11/2017 (en) -
Literaturhinweis
Technical report on the IAB Establishment Panel: wave 24 (2016) (2017)
Bechmann, Sebastian; Ellguth, Peter; Tschersich, Nikolai; Kohaut, Susanne; Baier, Elisabeth;Zitatform
Bechmann, Sebastian, Nikolai Tschersich, Peter Ellguth, Susanne Kohaut & Elisabeth Baier (2017): Technical report on the IAB Establishment Panel. Wave 24 (2016). (FDZ-Methodenreport 11/2017 (en)), Nürnberg, 32 S.
Abstract
"For many years external researchers and institutions have access to the IAB Establishment Panel via The Research Data Centre (FDZ) of the German Federal Employment Agency (BA) at the Institute for Employment Research (IAB) for scientific research. It has become one of the most commonly used data sets of the FDZ. We want to account for this development by offering a new methodological report starting from wave 2015. So far data users could only look into the printed version at the FDZ to retrieve information on the study design. The new documentation summarizes all fundamental information on the methodological bases of the IAB Establishment Panel in a way that they are in line with data protection and thus can be published and cited. The new methodological report comprises six sections: The sections contain information on the total population and the sample generation, the development of the questionnaire and the pretest, the study design and organization, the establishments' willingness to participate, the data verification and least and finally the provided weighting factors. To give a quick overview on changes, these sections is preceded by a short summary of alterations compared to the previous wave" (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne; -
Literaturhinweis
Capital stock approximation with the perpetual inventory method: An update (2017)
Zitatform
Müller, Steffen (2017): Capital stock approximation with the perpetual inventory method: An update. (FDZ-Methodenreport 05/2017 (en)), Nürnberg, 8 S.
Abstract
"Der beigefügte Datensatz enthält regelmäßig Updates zu den für die Kapitalstockberechnung notwendigen Informationen zur Nutzungsdauer von Kapitalgütern. Detaillierte Informationen zur Berechnung des Kapitalstocks finden sich in FDZ Methodenreport Nr. 02/2010 und FDZ Methodenreport Nr. 05/2017." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Annex data -
Literaturhinweis
Combining the waves of the IAB Establishment Panel: a do-file for the basic data preparation of a panel data set in Stata (2017)
Umkehrer, Matthias;Zitatform
Umkehrer, Matthias (2017): Combining the waves of the IAB Establishment Panel. A do-file for the basic data preparation of a panel data set in Stata. (FDZ-Methodenreport 12/2017 (en)), Nürnberg, 12 S.
Abstract
"Dieser FDZ-Methodenreport stellt das Do-file BP_panelgen_93JJ_v1 vor, welches alle Wellen des IAB-Betriebspanels von 1993 bis zum aktuellsten Jahr zu einem Paneldatensatz in Stata zusammenfügt. Er erläutert die Ausgangslage, skizziert den Aufbau des Do-files, beschreibt den Paneldatensatz und bietet Bedienhinweise. Die Variablen im generierten Paneldatensatz sind konsistent benannt, kodiert und beschriftet, um eine standardisierte Grundlage für Panel-Analysen zu schaffen. Der Programmcode ist einfach und transparent gehalten, sodass Nutzerinnen oder Nutzer bei Bedarf leicht Anpassungen vornehmen können. Allerdings gilt es zu beachten, dass sich die generierten Panelvariablen, zum Beispiel aufgrund von Änderungen der Fragestellung, noch immer in ihrem Inhalt über die Wellen hinweg unterscheiden können." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Umkehrer, Matthias; -
Literaturhinweis
Zusammenführen der Wellen des IAB-Betriebspanels: Ein Do-File für die grundlegende Aufbereitung eines Paneldatensatzes in Stata (2017)
Umkehrer, Matthias;Zitatform
Umkehrer, Matthias (2017): Zusammenführen der Wellen des IAB-Betriebspanels. Ein Do-File für die grundlegende Aufbereitung eines Paneldatensatzes in Stata. (FDZ-Methodenreport 12/2017 (de)), Nürnberg, 13 S.
Abstract
"Dieser FDZ-Methodenreport stellt das Do-file BP_panelgen_93JJ_v1 vor, welches alle Wellen des IAB-Betriebspanels von 1993 bis zum aktuellsten Jahr zu einem Paneldatensatz in Stata zusammenfügt. Er erläutert die Ausgangslage, skizziert den Aufbau des Do-files, beschreibt den Paneldatensatz und bietet Bedienhinweise. Die Variablen im generierten Paneldatensatz sind konsistent benannt, kodiert und beschriftet, um eine standardisierte Grundlage für Panel-Analysen zu schaffen. Der Programmcode ist einfach und transparent gehalten, sodass Nutzerinnen oder Nutzer bei Bedarf leicht Anpassungen vornehmen können. Allerdings gilt es zu beachten, dass sich die generierten Panelvariablen, zum Beispiel aufgrund von Änderungen der Fragestellung, noch immer in ihrem Inhalt über die Wellen hinweg unterscheiden können." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Umkehrer, Matthias;Ähnliche Treffer
English version FDZ-Methodenreport , 12/2017 (en) -
Literaturhinweis
Disclosure risk from factor scores (2014)
Zitatform
Bleninger, Philipp, Jörg Drechsler & Gerd Ronning (2014): Disclosure risk from factor scores. In: Journal of official statistics, Jg. 30, H. 1, S. 107-122., 2013-09-02. DOI:10.2478/jos-2014-0006
Abstract
"Remote access can be a powerful tool for providing data access for external researchers. Since the microdata never leave the secure environment of the data-providing agency, alterations of the microdata can be kept to a minimum. Nevertheless, remote access is not free from risk. Many statistical analyses that do not seem to provide disclosive information at first sight can be used by sophisticated intruders to reveal sensitive information. For this reason the list of allowed queries is usually restricted in a remote setting. However, it is not always easy to identify problematic queries. We therefore strongly support the argument that has been made by other authors: that all queries should be monitored carefully and that any microlevel information should always be withheld. As an illustrative example, we use factor score analysis, for which the output of interest - the factor loading of the variables - seems to be unproblematic. However, as we show in the article, the individual factor scores that are usually returned as part of the output can be used to reveal sensitive information. Our empirical evaluations based on a German establishment survey emphasize that this risk is far from a purely theoretical problem." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Are they willing to use the web?: first results of a possible switch from PAPI to CAPI/CAWI in an establishment survey (2014)
Ellguth, Peter; Kohaut, Susanne;Zitatform
Ellguth, Peter & Susanne Kohaut (2014): Are they willing to use the web? First results of a possible switch from PAPI to CAPI/CAWI in an establishment survey. In: Statistics Canada (Hrsg.) (2014): Beyond traditional survey taking: adapting to a changing world : Proceedings of Statistics Canada Symposium 2014, S. 1-6, 2015-03-10.
Abstract
"The IAB-Establishment Panel is the most comprehensive establishment survey in Germany with almost 16.000 firms participating every year. Face-to-face interviews with paper and pencil (PAPI) are conducted since 1993. An ongoing project examines possible effects of a change of the survey to computer aided personal interviews (CAPI) combined with a web based version of the questionnaire (CAWI). In a first step, questions about the internet access, the willingness to complete the questionnaire online and reasons for refusal were included in the 2012 wave. First results are indicating a widespread refusal to take part in a web survey. A closer look reveals that smaller establishments, long time participants and older respondents are reluctant to use the internet." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne;Weiterführende Informationen
Program and proceedings -
Literaturhinweis
The IAB Establishment Panel - methodological essentials and data quality (2014)
Zitatform
Ellguth, Peter, Susanne Kohaut & Iris Möller (2014): The IAB Establishment Panel - methodological essentials and data quality. In: Journal for labour market research, Jg. 47, H. 1-2, S. 27-41., 2013-10-18. DOI:10.1007/s12651-013-0151-0
Abstract
"Das IAB-Betriebspanel wurde vor 20 Jahren gestartet, um einen umfassenden Datensatz für die Nachfrageseite des Arbeitsmarkts zu generieren. Damit sollten sowohl der Wissenschaft hochwertige Daten mit entsprechendem Analysepotenzial zur Verfügung gestellt, als auch ein zuverlässiges Informationssystem für politische Entscheidungsträger etabliert werden. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die methodischen Grundlagen des IAB-Betriebspanels angefangen von der Stichprobenziehung über die Datengewinnung bis hin zu Fragen der Hochrechnung. Besonderes Augenmerk wird dabei auf Veränderungen im methodischen Design gelegt, die in den letzten Jahren vorgenommen wurden, sowie auf Fragen der Datenqualität. Zudem werden Überlegungen hinsichtlich eines möglichen Umstiegs der Erhebungsmethode auf computergestützte Formen präsentiert." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Estimation of standard errors and treatment effects in empirical economics: methods and applications (2014)
Zitatform
Hübler, Olaf (2014): Estimation of standard errors and treatment effects in empirical economics. Methods and applications. In: Journal for labour market research, Jg. 47, H. 1-2, S. 43-62. DOI:10.1007/s12651-013-0135-0
Abstract
"Dieser Beitrag diskutiert Möglichkeiten zur Schätzung von Standardfehlern und Kausaleffekten. Zunächst werden heteroskedastie- und gruppenrobuste Schätzungen für Standardfehler betrachtet sowie Auffälligkeiten und Probleme bei Dummy-Variablen als Regressoren, Ausreißern und nur partiell identifizierten Parametern erörtert. Danach geht es um Verfahren zur Bestimmung von Treatmenteffekten. Vier Prinzipien werden hierzu vorgestellt: Differenz-von-Differenzen-Schätzer, Matchingverfahren, Kausaleffekte in der Quantilsregressionsanalyse und Ansätze zur Bestimmung von Diskontinuitäten bei Regressionsschätzungen. Anwendungen erfolgen im zweiten Teil der Arbeit auf Cobb-Douglas-Produktionsfunktionen unter Verwendung von IAB-Betriebspaneldaten.
Verschiedene heteroskedastiekonsistente Verfahren führen zu recht ähnlichen Ergebnissen bei den Standardfehlern. Clusterrobuste Schätzungen zeigen dagegen deutliche Abweichungen. Dummies als Regressoren mit einem Mittelwert in der Nähe von 0.5 weisen kleinere Varianzen der Koeffizienterschätzer auf als andere. Nicht alle Ausreißer haben einen nennenswerten Einfluss auf die Signifikanz. Neuere Methoden zur Behandlung des Problems von nur partiell identifizierten Parametern führen zu effizienteren Schätzungen.
Die vier diskutierten Verfahren zur Bestimmung der Wirkungen von Maßnahmen werden auf das Problem, ob betriebliche Bündnisse einen signifikanten Einfluss auf den Produktionsoutput haben, angewandt. Im Gegensatz zu nicht konditionalen Differenz-von-Differenzen-Schätzern und Schätzern ohne Matching sind die Effekte betrieblicher Bündnisse bei bedingten Differenz-von-Differenzen- Schätzern und Matching-Verfahren zwar positiv, aber insignifikant. Diese Aussage ist auf Basis der Treatment-Quantilsanalyse zu präzisieren. Je höher die Quantile sind, umso größer ist die Wirkung betrieblicher Bündnisse mit einer Tendenz von insignifikanten zu signifikanten Effekten. Die deterministische Regressionsanalyse mit Diskontinuitäten zeigt einen Strukturbruch bei Wahrscheinlichkeit 0.5, dass ein betriebliches Bündnis existiert. Es lassen sich keine spezifischen Effekte während der Rezession 2009 ausmachen. Schätzungen im Rahmen stochastischer Diskontinuitätsansätze offenbaren, dass die Wirkungen betrieblicher Bündnisse in Ostdeutschland signifikant niedriger ausfallen als in Westdeutschland." (Autorenreferat, IAB-Doku) -
Literaturhinweis
Daten des IAB-Betriebspanels und Firmenpaneldaten aus Erhebungen der Amtlichen Statistik - substitutive oder komplementäre Inputs für die Empirische Wirtschaftsforschung? (2014)
Zitatform
Wagner, Joachim (2014): Daten des IAB-Betriebspanels und Firmenpaneldaten aus Erhebungen der Amtlichen Statistik - substitutive oder komplementäre Inputs für die Empirische Wirtschaftsforschung? In: Journal for labour market research, Jg. 47, H. 1-2, S. 63-70., 2013-02-01. DOI:10.1007/s12651-013-0129-y
Abstract
"Repräsentative Längsschnittdaten für Firmen (Betriebe bzw. Unternehmen), die für wissenschaftliche Auswertungen genutzt werden können, stammen in Deutschland vor allem aus zwei Quellen, dem IAB-Betriebspanel und den AFiD-Panel, wobei das Akronym AFiD für Amtliche Firmendaten für Deutschland steht, die von den Statistischen Ämtern erhoben werden. In diesem Beitrag werden sechs Aspekte für einen Vergleich dieser beiden Datenquellen herangezogen. Es zeigt sich, dass es sich hierbei um komplementäre und nicht um substitutive Inputs für die Empirische Wirtschaftsforschung handelt. Beide haben jeweils spezifische Stärken und Schwächen, die sie zur Analyse von konkreten Fragestellungen mehr oder weniger gut geeignet oder auch völlig ungeeignet machen. Daraus folgt, dass der Werkzeugkasten für die empirischen Forschung mit Längsschnittdaten für Firmen in Deutschland sowohl das IAB-Betriebspanel als auch die AFiD-Panel enthalten muss, denn nur so ist sichergestellt, dass ein möglichst breites Spektrum von Fragestellungen mit jeweils adäquaten Daten untersucht werden kann." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Methods in empirical economics: a selective review with applications (2013)
Zitatform
Hübler, Olaf (2013): Methods in empirical economics. A selective review with applications. (Universität Hannover, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät. Diskussionspapier 513), Hannover, 54 S.
Abstract
"Der Beitrag behandelt einige selektive Aspekte ökonometrischer Standardmethoden und neuerer Entwicklungen in der Ökonometrie, die wichtig sind für Anwendungen im Bereich von Mikrodaten. Das Spektrum umfasst Varianzschätzer, Messung von Ausreißern, Probleme bei nur partiell identifizierten Parametern, nichtlineare Modelle, Instrumentalvariablen, Methoden zur Analyse von Paneldaten bei zeitinvarianten Regressoren, Differenz-von-Differenzen Schätzer, Matchingverfahren, Treatmenteffekte im Rahmen von Quantilsregressionen und Regression-Discontinuity-Ansätze. Diese Methoden werden angewandt auf Produktionsfunktionen unter Verwendung von IAB-Betriebspaneldaten." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Ökonometrische Prognoseverfahren für Paneldaten (2012)
Zitatform
Aßmann, Christian, Susanne Rässler & Katja Wolf (2012): Ökonometrische Prognoseverfahren für Paneldaten. In: P. Mertens & S. Rässler (Hrsg.) (2012): Prognoserechnung, S. 153-166.
Abstract
"Wiederholungsbefragungen von mehreren Individuen zu wiederkehrenden Zeitpunkten liefern einen reichhaltigen Datenschatz, die sogenannten Paneldaten. Die zweidimensionale Struktur von Paneldaten, bei denen für eine bestimmte Gruppe von Querschnittseinheiten (dies können etwa Personen, Haushalte oder Betriebe sein) interessierende Variablen an mehreren Zeitpunkten erhoben werden, erlaubt die Anwendung reichhaltigerer und realistischerer ökonometrischer Spezifikationen als dies bei Verwendung von Querschnitts- oder Zeitreihendaten allein der Fall wäre (vgl. z.B. [17]). So ermöglicht die Analyse von Paneldaten unter anderem, unbeobachtete zeitkonstante Unterschiede zwischen den einzelnen Querschnittseinheiten innerhalb des Modells zu kontrollieren. Dies gilt sowohl für systematische als auch unsystematische Formen solch einer individuenspezifischen Heterogenität. Bekannte Beispiele für deutsche Paneldaten sind etwa das Sozioökonomische Panel (SOEP), das Nationale Bildungspanel (NEPS) oder das IAB-Betriebspanel. Weitere Beispiele betriebswirtschaftlicher Natur (GfK-Panel) finden sich in Kapitel 19 dieses Buches." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Wolf, Katja; -
Literaturhinweis
New data dissemination approaches in old Europe: synthetic datasets for a German establishment survey (2012)
Zitatform
Drechsler, Jörg (2012): New data dissemination approaches in old Europe. Synthetic datasets for a German establishment survey. In: Journal of applied statistics, Jg. 39, H. 2, S. 243-265., 2011-04-19. DOI:10.1080/02664763.2011.584523
Abstract
Die Veröffentlichung von Mikrodaten mit hohem Nutzen unter Einhaltung des Schutzes der Anonymität der Befragten ist eine schwierige Aufgabe. Die Erzeugung multipler imputierter synthetischer Datensätze ist ein innovatives statistisches Verfahren der Offenlegungskontrolle, mit dem dieses Ziel erreicht werden kann. Bisher war dieser Ansatz nur für einige Datensätze in den USA erfolgreich angewendet worden. In diesem Aufsatz wird die erste erfolgreiche Implementation außerhalb der USA vorgestellt: die Erzeugung von partiell synthetischen Datensätzen für das IAB-Betriebspanel. Beschrieben wird die gesamte Entwicklung des Projektes: von ersten Diskussionen über Risikovariablen bis zur endgültigen Synthese. Präsentiert werden außerdem Ergebnisse der Evaluation des Offenlegungsrisikos und erste Ergebnisse bezüglich der Datenqualität der generierten Datensätze. Ein Varianzinflations-Imputationsmodell wird vorgestellt, welches zusätzliche Variabilität für Daten bietet, welche durch die Standardsynthese nicht ausreichend geschützt sind. (IAB)
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Literaturhinweis
Why don't they answer?: Unit non-response in the IAB Establishment Panel (2012)
Janik, Florian; Kohaut, Susanne;Zitatform
Janik, Florian & Susanne Kohaut (2012): Why don't they answer? Unit non-response in the IAB Establishment Panel. In: Quality & quantity, Jg. 46, H. 3, S. 917-934., 2010-02-02. DOI:10.1007/s11135-011-9436-y
Abstract
"The paper proposed focuses on the unit-nonresponse in the IAB (Institute for Employment Research) Establishment Panel, a comprehensive data set describing the employer side of the labour market in Germany. Every year since 1993 (1996) the IAB Establishment Panel has surveyed the same establishments from all branches and different size categories in western (eastern) Germany. Although great efforts are taken to convince the owner/manager to take part in the survey there are always firms that do not answer the questionnaire. In this paper the authors try to find out why some establishments are not willing or able to respond to the questionnaire. If the respondent has the authority to provide relevant information, is able to give reliable answers to the questions with a justifiable amount of effort and is interested in the survey in business terms, participation is less frequently refused. The results also confirm the central significance of the interaction between the respondent and the interviewer. If one of the two individuals changes, the probability of further participation falls clearly." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne; -
Literaturhinweis
Daten des IAB-Betriebspanels und Firmenpaneldaten aus Erhebungen der Amtlichen Statistik - substitutive oder komplementäre Inputs für die Empirische Wirtschaftsforschung? (2012)
Zitatform
Wagner, Joachim (2012): Daten des IAB-Betriebspanels und Firmenpaneldaten aus Erhebungen der Amtlichen Statistik - substitutive oder komplementäre Inputs für die Empirische Wirtschaftsforschung? (Universität Lüneburg. Working paper series in economics 252), Lüneburg, 18 S.
Abstract
"Repräsentative Längsschnittdaten für Firmen (Betriebe bzw. Unternehmen), die für wissenschaftliche Auswertungen genutzt werden können, stammen in Deutschland vor allem aus zwei Quellen, dem IAB-Betriebspanel und den AFiD-Panel, wobei das Akronym AFiD für Amtliche Firmendaten für Deutschland steht, die von den Statistischen Ämtern erhoben werden. In diesem Beitrag werden sechs Aspekte für einen Vergleich dieser beiden Datenquellen herangezogen. Es zeigt sich, dass es sich hierbei um komplementäre und nicht um substitutive Inputs für die Empirische Wirtschaftsforschung handelt. Beide haben jeweils spezifische Stärken und Schwächen, die sie zur Analyse von konkreten Fragestellungen mehr oder weniger gut geeignet oder auch völlig ungeeignet machen. Daraus folgt, dass der Werkzeugkasten für die empirischen Forschung mit Längsschnittdaten für Firmen in Deutschland sowohl das IAB-Betriebspanel als auch die AFiD-Panel enthalten muss, denn nur so ist sicher gestellt, dass ein möglichst breites Spektrum von Fragestellungen mit jeweils adäquaten Daten untersucht werden kann." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Remote data access and the risk of disclosure from linear regression: an empirical study (2011)
Zitatform
Bleninger, Philipp, Jörg Drechsler & Gerd Ronning (2011): Remote data access and the risk of disclosure from linear regression. An empirical study. In: J. Domingo-Ferrer & E. Magkos (Hrsg.) (2011): Privacy in statistical databases : UNESCO Chair in Data Privacy, International Conference, PSD 2010, Corfu, Greece, September 22-24, 2010. Proceedings (Lecture notes in computer science, 6344), S. 220-233, 2010-01-01. DOI:10.1007/978-3-642-15838-4_20
Abstract
Wenn es darum geht, Wege zu finden, um Wissenschaftlern, die nicht in einem statistischen Amt beschäftigt sind, einen einfachen Datenzugang zu ermöglichen, scheint der Fernzugriff auf Daten eine gute Alternative zur gegenwärtigen Praxis zu sein, entweder die Daten vor der Freigabe zu verändern oder einen Zugriff auf bestimmte Datenarchive oder Forschungsdatenzentren zu beschränken. Die Perturbation von Daten wird von Wissenschaftlern oft nicht akzeptiert, da sie die Ergebnisse aus veränderten Datensätzen nicht für verlässlich halten; auf der anderen Seite stellt ein Zugriff vor Ort sowohl für die Wissenschaftler als auch für die Institution, die die Daten zur Verfügung stellt, eine zeitliche und finanzielle Belastung dar. Die Nachteile beider Verfahren werden bei einem Fernzugriff vermieden. Obwohl dabei die Mikrodaten den Wissenschaftlern nicht direkt zur Verfügung stehen, besteht dabei dennoch die Möglichkeit, sensible Informationen über einzelne Befragte zu gewinnen. In dem Beitrag wird gezeigt, wie allgemein verfügbare Hintergrundinformationen genutzt werden können, um mittels einfacher linearer Regression sensible Informationen zu enthüllen. Die tatsächlichen Risiken werden anhand einer empirischen Evaluation auf der Basis des IAB-Betriebspanels aufgezeigt. Obwohl diese Form der missbräuchlichen Nutzung leicht verhindert werden kann, wenn sich die Behörde des Problems bewusst ist, zeigt die Simulation doch deutlich, dass viele - auch bisher nicht offensichtliche - Wege existieren können, um mittels multivariater Analysemethoden sensible Informationen zu erhalten. Deshalb sollten Behörden, die über eine Implementierung eines Fernzugriffs nachdenken, sorgfältig abwägen, welche Abfragen zugelassen werden sollen. (IAB)
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Literaturhinweis
Disclosure risk from factor scores in a remote access environment (2011)
Zitatform
Bleninger, Philipp, Jörg Drechsler & Gerd Ronning (2011): Disclosure risk from factor scores in a remote access environment. (Joint UNECE/Eurostat work session on statistical data confidentiality 2011. Working paper 02), New York, 14 S.
Abstract
Fernzugriff (Remote Access) ist ein vielversprechendes Werkzeug, um den Zugriff auf Mikrodaten zu erweitern, ohne Vertraulichkeitsregelungen zu verletzen. In einer Fernzugriffsumgebung schickt der Benutzer Suchfragen an ein System der Statistikbehörde und nur die Ergebnisse der Fragen werden an den Benutzer übermittelt. Da kein direkter Zugriff auf die Daten gewährt wird, ist im Allgemeinen keine Veränderung der zugrundeliegenden Mikrodaten erforderlich. Dennoch birgt Fernzugriff das Risiko, sensitive Daten offenzulegen, obwohl die tatsächlichen Daten nicht direkt zugänglich sind. Die risikoreichsten Fragen werden leicht entdeckt und können durch das System unterdrückt werden. Allerdings können komplexere Prozeduren wie multivariante Analysen auch zu einer Verletzung der Vertraulichkeit führen, wenn sie auf anspruchsvollem Niveau angewendet werden, um bestimmte Merkmale der Daten zu nutzen. Es wird gezeigt, wie ein Eindringling allgemein übliche Faktorenanalysen benutzen kann, um sensitive Informationen, betreffend der zugrundeliegenden Mikrodaten, zu erlangen. Das generelle Konzept wird vorgestellt und der Ansatz anhand des IAB-Betriebspanels evaluiert. Es gibt theoretische und empirische Befunde für ein hohes Offenlegungsrisiko durch Faktorenanalyse. (IAB)
Weiterführende Informationen
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Literaturhinweis
Remote data access and the risk of disclosure from linear regression (2011)
Zitatform
Bleninger, Philipp, Jörg Drechsler & Gerd Ronning (2011): Remote data access and the risk of disclosure from linear regression. In: Statistics and operations research transactions (SORT) H. Special Issue, S. 7-24., 2011-01-03.
Abstract
Wenn es darum geht, Wege zu finden, um Wissenschaftlern, die nicht in einem statistischen Amt beschäftigt sind, einen einfachen Datenzugang zu ermöglichen, scheint der Fernzugriff auf Daten eine gute Alternative zur gegenwärtigen Praxis zu sein, entweder die Daten vor der Freigabe zu verändern oder einen Zugriff auf bestimmte Datenarchive oder Forschungsdatenzentren zu beschränken. Die Perturbation von Daten wird von Wissenschaftlern oft nicht akzeptiert, da sie die Ergebnisse aus veränderten Datensätzen nicht für verlässlich halten; auf der anderen Seite stellt ein Zugriff vor Ort sowohl für die Wissenschaftler als auch für die Institution, die die Daten zur Verfügung stellt, eine zeitliche und finanzielle Belastung dar. Die Nachteile beider Verfahren werden bei einem Fernzugriff vermieden. Obwohl dabei die Mikrodaten den Wissenschaftlern nicht direkt zur Verfügung stehen, besteht dabei dennoch die Möglichkeit, sensible Informationen über einzelne Befragte zu gewinnen. In dem Beitrag wird gezeigt, wie allgemein verfügbare Hintergrundinformationen genutzt werden können, um mittels einfacher linearer Regression sensible Informationen zu enthüllen. Die tatsächlichen Risiken werden anhand einer empirischen Evaluation auf der Basis des IAB-Betriebspanels aufgezeigt. Obwohl diese Form der missbräuchlichen Nutzung leicht verhindert werden kann, wenn sich die Behörde des Problems bewusst ist, zeigt die Simulation doch deutlich, dass viele - auch bisher nicht offensichtliche - Wege existieren können, um mittels multivariater Analysemethoden sensible Informationen zu erhalten. Deshalb sollten Behörden, die über eine Implementierung eines Fernzugriffs nachdenken, sorgfältig abwägen, welche Abfragen zugelassen werden sollen. (IAB)
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Literaturhinweis
Using support vector machines for generating synthetic datasets (2011)
Zitatform
Drechsler, Jörg (2011): Using support vector machines for generating synthetic datasets. In: J. Domingo-Ferrer & E. Magkos (Hrsg.) (2011): Privacy in statistical databases : UNESCO Chair in Data Privacy, International Conference, PSD 2010, Corfu, Greece, September 22-24, 2010. Proceedings (Lecture notes in computer science, 6344), S. 148-161. DOI:10.1007/978-3-642-15838-4
Abstract
Die Herstellung synthetischer Datensätze ist ein innovativer Ansatz zur Verbreitung von Daten. Werte, die mit einem Enthüllungsrisiko verbunden sind oder sogar der gesamte Datensatz werden durch Mehrfachziehungen aus statistischen Modellen ersetzt. Die Qualität dieser Daten hängt dabei in hohem Maße davon ab, inwieweit diese Modelle wichtige Beziehungen in den Originaldaten abbilden. Da die Entwicklung dieser Modelle schwierig und aufwändig ist, ist es sinnvoll, bei der Modellierung lernende Tools einzusetzen, um wichtige Beziehungen in den Daten zu identifizieren. In dem Beitrag werden erste Überlegungen angestellt, ob Support Vector Machines zur Entwicklung synthetischer Datensätze genutzt werden können. Die Anwendung beschränkt sich auf kategoriale Daten, eine Analyse kontinuierlicher Daten ist jedoch auch möglich. Das Konzept der Support Vector Machine sowie die notwendigen Anpassungen zur Generierung synthetischer Datensätze werden kurz beschrieben. Anhand des IAB-Betriebspanels wird die Leistungsfähigkeit des vorgeschlagenen Algorithmus getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass mit Support Vector Machiness zwar eine Verbesserung der Daten erzielt werden kann; der Preis dafür ist jedoch ein erhöhtes Enthüllungsrisiko im Vergleich zu parametrischen Modellen und ein erhöhter Aufwand, um dieses Risiko zu minimieren. Dieses Thema wird abschließend diskutiert. (IAB)
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Literaturhinweis
Erzeugung synthetischer Datensätze durch multiple Imputation: Theorie und Implementierung in der Praxis. Gerhard-Fürst-Preis (2011)
Zitatform
Drechsler, Jörg (2011): Erzeugung synthetischer Datensätze durch multiple Imputation. Theorie und Implementierung in der Praxis. Gerhard-Fürst-Preis. In: Wirtschaft und Statistik H. 4, S. 402-407.
Abstract
"In den letzten Jahren wurden in der Literatur verschiedene Varianten zur Erzeugung synthetischer Daten vorgeschlagen. Im Rahmen der hier vorgestellten Dissertation wurden diese Verfahren miteinander verglichen und jeweils auf das Betriebspanel des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) der Bundesagentur für Arbeit angewendet. Ein wichtiges Ergebnis dieser Arbeit sind die synthetischen Datensätze der Welle 2007 des IAB-Betriebspanels, die seit Anfang 2011 über das Forschungsdatenzentrum der Bundesagentur für Arbeit im Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung verfügbar sind. Außerdem wird ein neues zweistufiges Imputationsverfahren vorgestellt, das eine bessere Abwägung zwischen der Begrenzung des Re-Identifikationsrisikos und einer möglichst hohen Datenqualität zulässt. Daneben werden neue Maße vorgeschlagen, um das verbleibende Re-Identifikationsrisiko der synthetischen Datensätze zu messen. In dem Beitrag sollen die einzelnen Verfahrensvarianten und wichtige Ergebnisse der Arbeit kurz vorgestellt werden." (Textauszug, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Multiple imputation in practice: a case study using a complex German establishment survey (2011)
Zitatform
Drechsler, Jörg (2011): Multiple imputation in practice. A case study using a complex German establishment survey. In: Advances in statistical analysis, Jg. 95, H. 1, S. 1-26. DOI:10.1007/s10182-010-0136-z
Abstract
"Multiple imputation is widely accepted as the method of choice to address item nonresponse in surveys. Nowadays most statistical software packages include features to multiply impute missing values in a dataset. Nevertheless, the application to real data imposes many implementation problems. To define useful imputation models for a dataset that consists of categorical and possibly skewed continuous variables, contains skip patterns and all sorts of logical constraints is a challenging task. Besides, in most applications little attention is paid to the evaluation of the underlying assumptions behind the imputation models.
In this paper, we present a case study from a complex imputation project at the German Institute for Employment Research (IAB): the imputation of missing values in one wave of the IAB Establishment Panel. We discuss possible ways to handle the problems mentioned above and provide an overview which of these problems can be tackled by which imputation software. The detailed review of our imputation project that also includes a discussion on how we monitored the quality of the imputation models will be a useful guide for other agencies willing to implement the approach for their own surveys." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en)) -
Literaturhinweis
Methodenreport: Synthetische Scientific-Use-Files der Welle 2007 des IAB-Betriebspanels (2011)
Zitatform
Drechsler, Jörg (2011): Methodenreport: Synthetische Scientific-Use-Files der Welle 2007 des IAB-Betriebspanels. (FDZ-Methodenreport 01/2011 (de)), Nürnberg, 19 S.
Abstract
"Die Bereitstellung von Scientific-Use-Files für Betriebsdaten stellt für die Forschungsdatenzentren eine besondere Herausforderung dar. Aufgrund der kleineren Grundgesamtheiten, dem hohen Auswahlsatz und der oft extrem schiefen Verteilung einzelner Variablen ist eine Reidentifikation einzelner Befragungsteilnehmer wesentlich leichter möglich als beispielsweise bei Haushaltsbefragungen. Einfache Maßnahmen wie Vergröberungen bei einzelnen kategorialen Variablen sind daher nicht ausreichend, um den Datenschutz zu gewährleisten. Bei der Erzeugung synthetischer Datensätze wird versucht, ein möglichst exaktes Abbild der Originaldaten zu erzeugen, wobei sensible Merkmale und Merkmale, die zu einer Reidentifikation führen könnten durch mehrfach imputierte Werte ersetzt werden. Neben einer Einführung in das Verfahren bietet dieser Methodenreport hilfreiche Hinweise, die es bei der Nutzung der synthetischen Datensätze zu beachten gilt. Zudem wird erklärt, wie der Datennutzer vorgehen muss, um mit den synthetischen Datensätzen valide Ergebnisse zu erhalten. Abschließend zeigen erste Analyseergebnisse das Potenzial aber auch die Grenzen der erzeugten Datensätze auf." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Unit-Nonresponse bei erstbefragten Betrieben im IAB-Betriebspanel (2011)
Janik, Florian;Zitatform
Janik, Florian (2011): Unit-Nonresponse bei erstbefragten Betrieben im IAB-Betriebspanel. (FDZ-Methodenreport 04/2011 (de)), Nürnberg, 23 S.
Abstract
"Im Fokus des Beitrags steht die Untersuchung der Teilnahmeverweigerung bei erstbefragten Betrieben im IAB-Betriebspanel. Dazu wird zunächst ein theoretischer Rahmen dargelegt, der die Teilnahmeentscheidung an Betriebsbefragungen erklären kann. Die empirischen Ergebnisse bestätigen diesen Rahmen im Wesentlichen: Wenn der Interviewte befugt ist, die gewünschten Auskünfte zu geben und die notwendigen Informationen mit einem vertretbaren Aufwand zu recherchieren sind, wird die Teilnahme seltener verweigert. Beides ist mit zunehmender Größe und Komplexität der Betriebe seltener der Fall und entsprechend unwahrscheinlicher wird die Teilnahme. Auch zeigt sich, dass erfahrene, professionelle Interviewer erfolgreicher bei der Rekrutierung von Betrieben sind. Allerdings gilt dieser Befund nur für kleinere Betriebe." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
English version -
Literaturhinweis
Unit non-response in establishments surveyed for the first time in the IAB Establishment Panel (2011)
Janik, Florian;Zitatform
Janik, Florian (2011): Unit non-response in establishments surveyed for the first time in the IAB Establishment Panel. (FDZ-Methodenreport 04/2011 (en)), Nürnberg, 23 S.
Abstract
"Im Fokus des Beitrags steht die Untersuchung der Teilnahmeverweigerung bei erstbefragten Betrieben im IAB-Betriebspanel. Dazu wird zunächst ein theoretischer Rahmen dargelegt, der die Teilnahmeentscheidung an Betriebsbefragungen erklären kann. Die empirischen Ergebnisse bestätigen diesen Rahmen im Wesentlichen: Wenn der Interviewte befugt ist, die gewünschten Auskünfte zu geben und die notwendigen Informationen mit einem vertretbaren Aufwand zu recherchieren sind, wird die Teilnahme seltener verweigert. Beides ist mit zunehmender Größe und Komplexität der Betriebe seltener der Fall und entsprechend unwahrscheinlicher wird die Teilnahme. Auch zeigt sich, dass erfahrene, professionelle Interviewer erfolgreicher bei der Rekrutierung von Betrieben sind. Allerdings gilt dieser Befund nur für kleinere Betriebe." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
German version -
Literaturhinweis
Disclosure risk from factor scores (2011)
Ronning, Gerd; Bleninger, Philipp;Zitatform
Ronning, Gerd & Philipp Bleninger (2011): Disclosure risk from factor scores. (IAW-Diskussionspapiere 73), Tübingen, 28 S.
Abstract
Remote Access und Remote Analysis lösen viele aufkommende Probleme, wenn Forschern Zugriff auf sensitive Daten gewährt wird. Analysen können durchgeführt werden, ohne tatsächlich die Daten zu sehen. Daher verlangt keiner, weder substantiell die Daten zu verändern, noch strikt den Zugriff darauf zu beschränken. Dennoch bergen Remote Access und Remote Analysis das Risiko sensitive Daten offenzulegen, obwohl die tatsächlichen Daten nicht direkt zugänglich sind. Ein Eindringling muss nur Standardprozeduren geschickt anwenden, um bestimmte Funktionalitäten auszunutzen, die die Offenlegung der Daten ermöglichen. Selbst normale und unverdächtige multivariate Analysen bergen ein großes Potential für Datenschnüffler. Wir zeigen, wie ein Eindringling allgemein übliche Faktorenanalysen benutzen kann, um sensitive Variablen in einem Datensatz offenzulegen. Wir leiten die Herangehensweise ab und evaluieren sie anhand des IAB-Betriebspanels. Es gibt theoretische und empirische Befunde für ein hohes Risiko für die Verletzung des Datenschutzes bei allen Varianten der Faktorenanalyse. (IAB)
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Literaturhinweis
Gewichtung des Scientific Usefiles des IAB-Betriebspanels 2007: Methodenbeschreibung (2011)
Tschersich, Nikolai; Fischer, Agnes; Pfister, Martin;Zitatform
Tschersich, Nikolai, Martin Pfister & Agnes Fischer (2011): Gewichtung des Scientific Usefiles des IAB-Betriebspanels 2007. Methodenbeschreibung. (FDZ-Methodenreport 02/2011 (de)), Nürnberg, 11 S.
Abstract
"Im IAB wird derzeit die Anonymisierbarkeit von Paneldaten zur Erstellung von Scientific-Use-Files untersucht. Dabei wurden mithilfe der Multiplen Imputation synthetische Datensätze der Erhebungswelle 2007 des IAB-Betriebspanels erzeugt. Dieses Vorgehen stellt sicher, dass einerseits einzelne Betriebe nicht identifizierbar sind, andererseits aber die gleichen Untersuchungen durchgeführt werden können wie mit den Originaldaten. Die am Ende öffentlich zugänglichen Daten bestehen aus imputierten und synthetischen Werten. Der Nutzer erhält 25 synthetische Datensätze, die in ihrer Struktur untereinander und mit dem Originaldatensatz identisch sind. Für die Auswertung müssen die Endergebnisse über die 25 synthetischen Datensätze gemittelt werden. Um auch deskriptive Auswertungen durchführen zu können, sollen die synthetischen Datensätze gewichtet werden. Die Gewichtung dient in erster Linie der Korrektur des disproportionalen Stichprobenansatzes. Darüber hinaus werden im Rahmen der Gewichtung eventuelle Verzerrungen durch disproportionale Ausfälle bereinigt. Die Gewichtung des IAB-Betriebspanels erfolgt grundsätzlich in Form einer Hochrechnung auf die Grundgesamtheit. Das Verfahren der Querschnittsgewichtung beim IAB-Betriebspanel ist sehr aufwändig. Würde man den gleichen Aufwand bei jedem der 25 Datensätze betreiben, so würde dies den vorgegebenen Zeit- und Kostenrahmen sprengen. Aus diesem Grund haben sich das IAB und TNS Infratest gemeinsam auf ein vereinfachtes Vorgehen verständigt, das deutlich weniger Zeit pro zu gewichtendem Datensatz in Anspruch nimmt und damit auch die Kosten begrenzt hält. Die damit verbundenen Unschärfen erscheinen in der derzeitigen Phase des Projekts 'Scientific Usefile für das IAB-Betriebspanel' vertretbar. Um mit Hilfe eines Vergleichs feststellen zu können, welche Auswirkungen das veränderte Gewichtungs- und Hochrechnungsverfahren auf die hochgerechneten Daten hat, wurde auch der normale Querschnittsdatensatz der Erhebungswelle 2007 auf diese Art und Weise gewichtet." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Multiple imputation of missing values in the wave 2007 of the IAB Establishment Panel (2010)
Zitatform
Drechsler, Jörg (2010): Multiple imputation of missing values in the wave 2007 of the IAB Establishment Panel. (IAB-Discussion Paper 06/2010), Nürnberg, 29 S.
Abstract
"Die Grundidee der multiplen Imputation ist einfach zu verstehen, aber die Anwendung des Verfahrens auf reale Datensätze stellt den Anwender vor etliche zusätzliche Herausforderungen. Viele Datensätze bestehen sowohl aus kategorialen als auch aus kontinuierlichen Variablen, wobei letztere alles andere als normalverteilt gelten können. Zusätzlich verkomplizieren Filterfragen und verschiedene logische Restriktionen die Modellbildung. In diesem Papier stellen wir verschiedene Möglichkeiten vor, mit diesen Herausforderungen umzugehen und veranschaulichen eine erfolgreiche Implementierung anhand eines komplexen Imputationsprojekts am Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB): Die Imputation der fehlenden Werte einer Welle des IAB Betriebspanels." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
How to use data swapping to create useful dummy data for panel datasets (2010)
Zitatform
Jacobebbinghaus, Peter, Dana Müller & Agnes Orban (2010): How to use data swapping to create useful dummy data for panel datasets. (FDZ-Methodenreport 03/2010 (en)), Nürnberg, 19 S.
Abstract
"Einige Forschungsdatenzentren (FDZ) bieten den Zugang zu Mikrodaten auch per Gastaufenhalt oder Datenfernverarbeitung an. Eine effiziente Nutzung dieser Zugangswege setzt voraus, dass sich die Nutzerinnen und Nutzer im Vorfeld der Analysen anhand von Testdaten mit der Struktur der Echtdaten vertraut machen. Diese Testdaten müssen absolut anonymisiert sein, in ihrer Struktur den Echtdaten entsprechen, aber keine validen Ergebnisse liefern. Für komplexe Datensätze wie Paneldaten oder verknüpfte Daten ist die Erstellung solcher Testdaten nicht trivial. In diesem Papier schlagen wir vor Data Swapping mit Restriktionen anzuwenden, so dass ein gewisser Grad an Konsistenz und Korrelation zwischen den Merkmalen sowohl Innerhalb eines Querschnittes als auch über die Zeit erhalten bleibt. Diese Methode ist auch für Datensätze mit vielen Variablen und Erhebungswellen einfach anzuwenden." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Capital stock approximation with the perpetual inventory method: stata code for the IAB establishment panel (2010)
Zitatform
Müller, Steffen (2010): Capital stock approximation with the perpetual inventory method. Stata code for the IAB establishment panel. (FDZ-Methodenreport 02/2010 (en)), Nürnberg, 21 S.
Abstract
"Das IAB Betriebspanel enthält keine direkten Informationen über den Kapitalstock der befragten Betriebe. Dieser Methodenreport beschreibt die Möglichkeit der Approximation des Kapitalstocks anhand der Methode der permanenten Inventur (perpetual inventory method), wie sie in Müller (2008) vorgeschlagen wird. Der Anhang enthält den entsprechenden STATA Code." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Update zum Methodenreport -
Literaturhinweis
Releasing multiply-imputed synthetic data generated in two stages to protect confidentiality (2010)
Zitatform
Reiter, Jerome P. & Jörg Drechsler (2010): Releasing multiply-imputed synthetic data generated in two stages to protect confidentiality. In: Statistica Sinica, Jg. 20, H. 1, S. 405-421., 2010-01-01.
Abstract
Eine Methode, um die Vertraulichkeit von Daten, die in statistischen Ämtern erhobenen werden, zu gewährleisten, ist das Ersetzen vertraulicher Werte durch synthetische Daten, die mittels multipler Imputation generiert werden. Es wird ein zweistufiges Verfahren zur Generierung der synthetischen Daten vorgestellt, das eine unterschiedliche Anzahl von Imputationen für unterschiedliche Variablen ermöglicht. Die Vorteile eines zweistufigen Verfahrens liegen in der Reduzierung der Laufzeit bei der Berechnung, in der Verringerung des Risikos der Deanonymisierung, und in der Erhöhung der inferentiellen Genauigkeit. Es wird beschrieben, wie das zweistufige Verfahren bei der Generierung eines Public-Use-Files des IAB-Betriebpanels zur Anwendung kommt. (IAB)
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Literaturhinweis
Disclosure risk and data utility for partially synthetic data: an empirical study using the German IAB Establishment Survey (2009)
Zitatform
Drechsler, Jörg & Jerome P. Reiter (2009): Disclosure risk and data utility for partially synthetic data. An empirical study using the German IAB Establishment Survey. In: Journal of official statistics, Jg. 25, H. 4, S. 589-603.
Abstract
Wenn statistische Einrichtungen ihre Daten der Öffentlichkeit zugänglich machen, müssen sie die Identität der Befragungsteilnehmer und sensible Eigenschaften schützen. Zu diesem Zweck können sie die Daten der Befragten freigeben, wobei einige Daten, die zur Identifizierung des Befragten führen können, durch vermutete Daten ersetzt werden. Solche Daten heißen partiell synthetische Daten. Die Verfasser untersuchen den Trade-Off zwischen der Inferenzgenauigkeit und Datenschutzrisiken für partiell synthetische Daten unter besonderer Berücksichtigung der Bedeutung der Zahl der freigegebenen Datensätze. Sie stellen ein zweistufiges Verfahren zur Datenfingierung vor, das es statistischen Einrichtungen erlaubt, unterschiedlich viele Fiktionen für verschiedene Variablen vorzunehmen. So können im Vergleich zum typischen einstufigen Verfahren bei der gleichen Zahl freigegebener Datensätze das Risiko einer Freigabe gesenkt und die Nützlichkeit der Daten erhöht werden. Die empirische Analyse basiert auf einer partiellen Synthese des deutschen IAB-Betriebspanels. (IAB)
Weiterführende Informationen
Volltext-Zugang über den Verlag bzw. Anbieter (möglicherweise kostenpflichtig) -
Literaturhinweis
Synthetic datasets for the German IAB Establishment Panel (2009)
Zitatform
Drechsler, Jörg (2009): Synthetic datasets for the German IAB Establishment Panel. (Joint UNECE/Eurostat Work Session on Statistical Data Confidentiality 2009. Working paper 10), New York, 13 S.
Abstract
Der Zugang der Öffentlichkeit zu Mikrodaten, die nützlich sind und gleichzeitig die Vertraulichkeit gegenüber dem Befragten wahren, ist schwierig. Die Erstellung synthetischer Datensätze ist ein innovatives statistisches Verfahren mit dem Potenzial, dieses zweifache Ziel zu erreichen. Bislang wurde dieses Verfahren nur auf eine begrenzte Anzahl von Datensätzen in den USA angewendet. In diesem Arbeitspapier wird die erste erfolgreiche Anwendung außerhalb der USA vorgestellt: die Erzeugung teilweise synthetischer Datensätze für das deutsche IAB-Betriebspanel. Der Bericht beschreibt die Synthese, bewertet die Risiken und umfasst Ergebnisse zur Nützlichkeit der Daten des generierten Datensatzes. (IAB)
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Literaturhinweis
Far from normal: Multiple imputation of missing values in a German establishment survey (2009)
Zitatform
Drechsler, Jörg (2009): Far from normal: Multiple imputation of missing values in a German establishment survey. (United Nations, Economic Commission for Europe. Working paper 21), New York, 13 S.
Abstract
In dem Beitrag werden Anpassungen der Standardroutinen der multiplen Imputation vorgeschlagen, und eine erfolgreiche Methode multipler Imputation für komplexe Erhebungen wird am Beispiel des Imputationsprojekts des IAB-Betriebspanels vorgestellt. Zunächst wird das Grundkonzept der multiplen Imputation skizziert. Anschließend werden Joint Modeling und Sequenzielle Regression als wichtigste Ansätze multipler Imputation eingeführt, und ihre Vor- und Nachteile werden diskutiert. Im nächsten Schritt werden Anpassungen der Standardroutinen der multiplen Imputation vorgestellt, die dazu dienen, häufig in der Praxis auftretende Probleme zu lösen. Es wird ein Überblick über mögliche Probleme, die bei der Datenanalyse auftreten können, gegeben sowie eine Zusammenfassung von Lösungsmöglichkeiten. Im nächsten Kapitel wird ein Projekt zur multiplen Imputation am Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung beschrieben, das sich auf die vorher beschriebenen Methoden stützt: Die multiple Imputation fehlender Werte des IAB-Betriebspanels. In diesem Zusammenhang werden auch die Methoden zur Evaluation der Qualität der Imputationen diskutiert. (IAB)
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Literaturhinweis
Warum antworten sie nicht? Unit-Nonresponse im IAB-Betriebspanel (2009)
Janik, Florian; Kohaut, Susanne;Zitatform
Janik, Florian & Susanne Kohaut (2009): Warum antworten sie nicht? Unit-Nonresponse im IAB-Betriebspanel. (FDZ-Methodenreport 07/2009 (de)), Nürnberg, 25 S.
Abstract
"Mit dem IAB-Betriebspanel führt das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung seit 1993 in Westdeutschland und seit 1996 in Ostdeutschland eine jährliche groß angelegte Betriebsbefragung bei mittlerweile rund 15.500 Betrieben durch. Bei dieser Panelerhebung werden die Betriebe in persönlich-mündlichen Interviews um Auskunft zu wichtigen Determinanten der Beschäftigung gebeten. Dabei müssen neue Bestandsbetriebe in die Stichprobe aufgenommen werden, die Ausfälle im Zeitverlauf ersetzen sollen. Denn trotz aller Bemühungen tritt ein Problem bei jeder Erhebung auf: Die fehlende Teilnahmebereitschaft einzelner Betriebe, die zum sogenannten Nonresponse führt.
Zwei Formen von Nonresponse können dabei unterschieden werden. Einmal kann der Betrieb die Teilnahme an der Befragung insgesamt verweigern (Unit-Nonresponse). Andererseits kommt es vor, dass teilnehmende Betriebe einzelne Fragen im Fragebogen nicht beantworten (Item-Nonresponse). Beide Arten des Nonresponse können zu Verzerrungen der Ergebnisse führen, wenn die Ausfälle nicht zufällig sind. Unit-Nonresponse führt allerdings zu größeren Problemen, da für diese Betriebe kein Interview vorliegt und nicht nur einzelne Fragen nicht beantworten werden. Die Erfahrung mit dem IAB-Betriebspanel zeigt, dass die Teilnahmebereitschaft bei Betrieben, die erstmals befragt werden, mit 36 Prozent deutlich geringer ist als die der wiederholt befragten Betriebe. Zudem ist der Unit-Nonresponse der Erstbefragten in den letzten Jahren gestiegen. Die Bereitschaft der Panelbetriebe, also der Wiederholer aus den Vorjahren, den Fragebogen zu beantworten, liegt mit rund 84 Prozent deutlich höher. Eine über die Jahre abnehmende Teilnahmebereitschaft ist nicht zu beobachten. Der Vorteil von Panelerhebungen ist zudem, dass für die wiederholt befragten Betriebe, die nicht mehr antworten, aus den Vorjahren vielfältige betriebliche Informationen vorliegen, die zur Modellierung des Ausfallprozesses verwendet werden können. Für die erstmals befragten Betriebe liegen hingegen nur wenige Angaben über den Betrieb vor. Eine Analyse der Ausfallprozesse ist wichtig, um einen möglichst genauen Einblick in den Erhebungsprozess zu bekommen. Die auf diese Weise gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es, die Feldsteuerung zu optimieren und so zur Qualitätsverbesserung und eventueller Kostenersparnis beizutragen. Darüber hinaus werden durch die Analysen eventuelle Selektivitäten erkannt, die zu Verzerrungen von Schätzungen führen können. Auch die Repräsentativität der Hochrechnung aller Variablen kann durch mögliche Selektivitäten gefährdet sein. Bei Panelerhebungen kommt noch hinzu, dass sich diese im Zeitablauf verstärken können.
Im vorliegenden Papier soll der Unit-Nonresponse bei wiederholt befragten Betrieben beleuchtet werden. Anhand eines erweiterten konzeptionellen Rahmens für Betriebsbefragungen sollen Determinanten, die den Ausfallprozess beeinflussen, herausgearbeitet werden. Sowohl bei dem konzeptionellen Rahmen als auch bei den Analysen wird - erstmals für Betriebsbefragungen - der Einfluss des Interviewers auf das Gelingen des Interviews berücksichtigt." (Autorenreferat, IAB-Doku)Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne; -
Literaturhinweis
Why don't they answer? Unit non-response in the IAB Establishment Panel (2009)
Janik, Florian; Kohaut, Susanne;Zitatform
Janik, Florian & Susanne Kohaut (2009): Why don't they answer? Unit non-response in the IAB Establishment Panel. (FDZ-Methodenreport 07/2009 (en)), Nürnberg, 27 S.
Abstract
"With the IAB Establishment Panel the Institute for Employment Research (Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung - IAB) has conducted a large-scale annual establishment survey in western Germany since 1993 and also in eastern Germany since 1996, covering some 15,500 establishments in the meantime. In this panel survey the establishments are asked in face-to-face interviews1 to provide information on key determinants of employment. The IAB Establishment Panel is a survey in which the same establishments are contacted each year. New establishments are added to the sample each year in order to depict structural change. Furthermore additional establishments have to be included in the sample to replace those which have dropped out of the sample in the course of time. For despite all efforts, one problem arises in every survey: individual establishments' unwillingness to participate, which leads to so-called non-response.
Two forms of non-response can be distinguished. First, an establishment may refuse to participate in the survey at all (unit non-response). Second, participating establishments may fail to answer individual questions in the questionnaire (item non-response). Both types of non-response can lead to biased results if the cases of non-response are not random. Unit non-response leads to greater problems, however, as no interview is available for these establishments and it is not just the case that individual questions are not answered.
Experience made with the IAB Establishment Panel shows that the willingness of establishments surveyed for the first time to participate in the survey is clearly lower, at 36 percent, than that of establishments which have already been included in the survey at least once. Furthermore the unit non-response of establishments surveyed for the first time has increased in the past few years. The willingness of the panel establishments, in other words the repeat respondents from previous years, to complete the questionnaire is considerably higher at about 80 percent. There is no indication that the willingness to participate is declining over the years. The advantage of panel surveys is also that a wealth of establishment information is available from previous years for the establishments which have been surveyed repeatedly but which no longer respond and this can be used to model the non-response process. On the other hand little information is available about the establishments which are included in the survey for the first time.
It is important to analyse the non-response processes in order to gain the most precise insight possible into the survey process. The findings obtained in this way make it possible to optimise the fieldwork management, thus contributing to quality improvements and possibly to cost reductions. In addition to this, the analyses can reveal any selectivities that may lead to biased estimates. The representativeness of the projection of all variables can also be jeopardised by possible selectivities. Furthermore, in panel surveys selectivities may intensify over time. The aim of this paper is to examine the unit non-response of establishments which have already taken part in the survey at least once and are approached again. On the basis of an extended conceptual framework for establishment surveys, determinants that influence the non-response process are to be brought out. For the first time for establishment surveys the interviewer's influence on the success of the interview is taken into account both in the conceptual framework and in the analyses." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne; -
Literaturhinweis
A new approach for disclosure control in the IAB Establishment Panel: multiple imputation for a better data access (2008)
Zitatform
Drechsler, Jörg, Agnes Dundler, Stefan Bender, Susanne Rässler & Thomas Zwick (2008): A new approach for disclosure control in the IAB Establishment Panel. Multiple imputation for a better data access. In: Advances in statistical analysis, Jg. 92, H. 4, S. 439-458. DOI:10.1007/s10182-008-0090-1
Abstract
Öffentliche Stellen, die Datensätze produzieren, müssen mit dem Dilemma umgehen, einerseits die Vertraulichkeit der personenbezogenen Daten zu schützen, andererseits für die Forschung hinreichend detaillierte Datensätze zur Verfügung zu stellen. Aus diesem Grund werden etliche Methoden der Offenlegungskontrolle in der Literatur diskutiert. Der Beitrag stellt zwei Ansätze vor, die auf multipler Imputation basieren, und die auf das IAB-Betriebspanel angewandt werden können. Beim ersten Ansatz, der auf Rubin (1993) zurückgeht, wird ein vollständig synthetischer Datensatz generiert, während beim zweiten Ansatz nur Werte für ausgewählte Variablen mit hohem Offenlegungsrisiko imputiert werden. Beide Ansätze werden auf eine Menge Variablen aus der Welle des IAB-Betriebspanels aus dem Jahr 1997 angewandt. Die Qualität der Ansätze wird bewertet, indem die Analyseergebnisse von Zwick (2005), die auf den Originaldaten basieren, mit den Ergebnissen derselben Analyse nach der Imputation verglichen werden. (IAB)
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Literaturhinweis
Comparing fully and partially synthetic datasets for statistical disclosure control in the German IAB Establishment Panel (2008)
Zitatform
Drechsler, Jörg, Stefan Bender & Susanne Rässler (2008): Comparing fully and partially synthetic datasets for statistical disclosure control in the German IAB Establishment Panel. In: Transactions on Data Privacy, Jg. 1, H. 3, S. 105-130.
Abstract
"For datasets considered for public release, statistical agencies have to face the dilemma of guaranteeing the confidentiality of survey respondents on the one hand and offering sufficiently detailed data for scientific use on the other hand. For that reason a variety of methods that address this problem can be found in the literature. In this paper we discuss the advantages and disadvantages of two approaches that provide disclosure control by generating synthetic datasets: The first, proposed by Rubin [1], generates fully synthetic datasets while the second suggested by Little [2] imputes values only for selected variables that bear a high risk of disclosure. Changing only some variables in general will lead to higher analytical validity. However, the disclosure risk will also increase for partially synthetic data, since true values remain in the datasets. Thus, agencies willing to release synthetic datasets will have to decide, which of the two methods balances best the trade-off between data utility and disclosure risk for their data. We offer some guidelines to help making this decision. To our knowledge, the two approaches never haven been empirically compared in the literature so far. We apply the two methods to a set of variables from the 1997 wave of the German IAB Establishment Panel and evaluate their quality by comparing results from the original data with results we achieve for the same analyses run on the datasets after the imputation procedures. The results are as expected: In both cases the analytical validity of the synthetic data is high with partially synthetic datasets outperforming fully synthetic datasets in terms of data utility. But this advantage comes at the price of a higher disclosure risk for the partially synthetic data." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Evaluating different approaches for multiple imputation under linear constraints (2008)
Zitatform
Drechsler, Jörg & Trivellore E. Raghunathan (2008): Evaluating different approaches for multiple imputation under linear constraints. (United Nations, Economic Commission for Europe. Working paper 25), New York, 12 S.
Abstract
"In this paper we will focus only on imputation methods for variables that are subject to one linear constraint. In a simulation study based on data from the German IAB Establishment Survey, we will evaluate five different multiple imputation approaches that address the linear constraints in different ways. The remainder of the paper is organized as follows: Section II describes the data used for the simulation study. Section III introduces the five different imputation approaches. In Section IV the simulation design is illustrated. Section V presents the simulation results. The paper concludes with some final remarks and ideas for future research." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Das IAB-Betriebspanel - von der Stichprobe über die Erhebung bis zur Hochrechnung (2008)
Zitatform
Fischer, Gabriele, Florian Janik, Dana Müller & Alexandra Schmucker (2008): Das IAB-Betriebspanel - von der Stichprobe über die Erhebung bis zur Hochrechnung. (FDZ-Methodenreport 01/2008 (de)), Nürnberg, 42 S.
Abstract
"Das IAB-Betriebspanel ist eine für Deutschland einzigartige, jährliche Betriebsbefragung, da sie bundesweit alle Branchen und Betriebsgrößen repräsentiert und auch im Längsschnitt ausgewertet werden kann. Mittlerweile werden knapp 16.000 Betriebe zu einer Vielzahl beschäftigungspolitischer Themen befragt. Das IAB-Betriebspanel basiert auf einem komplexen Studiendesign, das auch die Nutzer und Nutzerinnen des Datensatzes vor Herausforderungen stellt. Mit diesem Papier wird ein Überblick über die methodischen Besonderheiten des IAB-Betriebspanels gegeben. Im Einzelnen wird detaillierter auf das Stichproben- und Erhebungsdesign, die Hochrechnung und den Datenzugang im Forschungsdatenzentrum (FDZ) der Bundesagentur für Arbeit (BA) am Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) eingegangen. Die wichtigsten Punkte der einzelnen Kapitel werden jeweils zu Beginn vorgestellt. Den Nutzerinnen und Nutzern des IAB-Betriebspanels soll es zum einen als Sammlung von methodischen Aspekten des IAB-Betriebspanel dienen und zum anderen insbesondere für Erstnutzer und Erstnurtzerinnen den Einstieg in die Datennutzung erleichtern. Dieses Papier richtet sich ebenso an die Nutzerinnen und Nutzer der Linked-Employer-Employee Daten des IAB (LIAB1), für die das IAB-Betriebspanel einen wichtigen Bestandteil darstellt." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
The IAB establishment panel: from sample to survey to projection (2008)
Zitatform
Fischer, Gabriele, Florian Janik, Dana Müller & Alexandra Schmucker (2008): The IAB establishment panel. From sample to survey to projection. (FDZ-Methodenreport 01/2008 (en)), Nürnberg, 38 S.
Abstract
"The IAB Establishment Panel is an annual survey of establishments and is unique in Germany, as it represents all industries and establishment sizes nationwide and can also be analysed on a longitudinal basis. The design of the IAB Establishment Panel was developed in the early 1990s and subjected to a wide range of tests. This process also involved parallel development activities taking place on the Hannover Firm Panel, which were carried out on behalf of the "Forschungsstelle Firmenpanel" at the University of Hanover (Gerlach et al.: 1998) and the Institute for Applied Economic Research in Tübingen (IAW). The survey began in West Germany in 1993, with the aim of building up a representative information system for continuous analysis of labour demand. It has been carried out in East Germany since 1996, making it a nationwide survey. The IAB Establishment Panel is conceived as a longitudinal survey, i.e. a large majority of the same establishments are interviewed every year. Consequently, it enables both analysis of developments across time through comparison of cross-sectional data on different points in time, and also longitudinal studies of individual establishments. Now in the IAB Establishment Panel approx. 16,000 establishments are surveyed on a large number of employment policy-related subjects, including employment development, business policy and business development, investment activities, innovations in the establishment, public funding, personnel structure, vocational training and apprenticeships, new and exiting personnel, recruitment, wages and salaries, working times in the establishment, further training and general data on the establishment. The survey also includes varying focal topics every year. With the exception of Hamburg, all the German federal states (Bundesländer) currently contribute regional extension samples to the IAB Establishment Panel. This firstly enables evaluations on the federal state level, and secondly results in a total range of samples that significantly widens the evaluation options on the nationwide level. The IAB Establishment Panel contains high data quality, achieved by means of the high-quality sample, the high exploitation level and the sophisticated process of data monitoring and error correction. The survey is carried out by TNS Infratest Sozialforschung GmbH on behalf of the IAB. A general introduction to the IAB Establishment Panel is contained in German in Bellmann (2002) or in English in Kölling (2000). The IAB Establishment Panel is based on a complex study design, which also presents challenges for users of the dataset. This paper provides an overview of the methodology of the IAB Establishment Panel. It goes into detail on the design of the samples and survey, the weighting process, and data access at the Research Data Centre (FDZ) of the Federal Employment Agency (BA) at the Institute for Employment Research (IAB). The most important points are presented at the beginning of each chapter. It is intended for users of the IAB Establishment Panel, firstly as a collection of methodological aspects of the IAB Establishment Panel, and secondly to make it easier for first-time users in particular to start using the data. This paper is also aimed at users of the IAB Linked-Employer-Employee Dataset (LIAB1), in which the IAB Establishment Panel is an important component." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Neue Datenangebote in den Forschungsdatenzentren: Betriebs- und Unternehmensdaten im Längsschnitt (2007)
Zitatform
Brandt, Maurice, Dirk Oberschachtsiek & Ramona Pohl (2007): Neue Datenangebote in den Forschungsdatenzentren. Betriebs- und Unternehmensdaten im Längsschnitt. (FDZ-Methodenreport 07/2007 (de)), Nürnberg, 18 S.
Abstract
"Die FDZ entwickeln das Datenangebot für die wissenschaftliche Forschung kontinuierlich auf der Basis des bestehenden Datenbedarfs und in Kooperation mit der Wissenschaft weiter. Der Beitrag gibt einen Überblick über den aktuellen Stand des Datenangebotes und beschreibt einige richtungweisende Projekte zu dessen Verbesserung. Der Beitrag ist wie folgt gegliedert: Abschnitt 2 beschreibt die jeweiligen Zugangsmöglichkeiten zu den Mikrodaten in den FDZ. Anschließend wird eine Auswahl von Betriebs- und Unternehmensdaten vorgestellt, die mittlerweile für wissenschaftliche Auswertungen zur Verfügung stehen. Abschnitt 4 informiert über das Projekt 'Wirtschaftsstatistische Paneldaten und faktische Anonymisierung' und dessen Beitrag zur Verbesserung des Datenangebots im Bereich der wissenschaftlich nutzbaren Paneldaten über Betriebe und Unternehmen, gefolgt von einem Ausblick auf zukünftige Projekte zur Zusammenführung von Betriebs - und Unternehmensdaten aus unterschiedlichen Quellen in Abschnitt 5. Abschließend wird eine kurze Schlussbetrachtung vorgenommen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
A new approach for disclosure control in the IAB Establishment Panel: multiple imputation for a better data access (2007)
Zitatform
Drechsler, Jörg, Agnes Dundler, Stefan Bender, Susanne Rässler & Thomas Zwick (2007): A new approach for disclosure control in the IAB Establishment Panel. Multiple imputation for a better data access. (IAB-Discussion Paper 11/2007), Nürnberg, 31 S.
Abstract
Öffentliche Stellen, die Datensätze produzieren, müssen mit dem Dilemma umgehen, einerseits die Vertraulichkeit der personenbezogenen Daten zu schützen, andererseits für die Forschung hinreichend detaillierte Datensätze zur Verfügung zu stellen. Aus diesem Grund werden etliche Methoden der Offenlegungskontrolle in der Literatur diskutiert. Der Beitrag stellt zwei Ansätze vor, die auf multipler Imputation basieren, und die auf das IAB-Betriebspanel angewandt werden können. Beim ersten Ansatz, der auf Rubin (1993) zurückgeht, wird ein vollständig synthetischer Datensatz generiert, während beim zweiten Ansatz nur Werte für ausgewählte Variablen mit hohem Offenlegungsrisiko imputiert werden. Beide Ansätze werden auf eine Menge Variablen aus der Welle des IAB-Betriebspanels aus dem Jahr 1997 angewandt. Die Qualität der Ansätze wird bewertet, indem die Analyseergebnisse von Zwick (2005), die auf den Originaldaten basieren, mit den Ergebnissen derselben Analyse nach der Imputation verglichen werden. (IAB)
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Literaturhinweis
Comparing fully and partially synthetic data sets for statistical disclosure control in the German IAB Establishment Panel (2007)
Zitatform
Drechsler, Jörg, Stefan Bender & Susanne Rässler (2007): Comparing fully and partially synthetic data sets for statistical disclosure control in the German IAB Establishment Panel. (United Nations, Economic Commission for Europe. Working paper 11), New York, 8 S.
Abstract
"In this paper we discuss the advantages and disadvantages of two approaches that provide disclosure control by generating synthetic data sets: The first, proposed by Rubin (1993), generates fully synthetic data sets while the second suggested by Little (1993) imputes values only for selected variables that bear a high risk of disclosure. Changing only some variables in general will lead to higher analytical validity. However, the disclosure risk will also increase for partially synthetic data sets since true values remain in the data. Thus, agencies willing to release synthetic data sets will have to decide, which of the two methods balances best the trade-off between data utility and disclosure risk for their data. We offer some guidelines to help making this decision. We apply the two methods to a set of variables from the 1997 wave of the German IAB Establishment Panel and evaluate their quality by comparing regression results from the original data with results we achieve for the same analyses run on the data set after the imputation procedures. The results are as expected: In both cases the analytical validity of the synthetic data is high with partially synthetic data sets outperforming fully synthetic data sets in terms of data utility. But this advantage comes at the price of a higher disclosure risk for the partially synthetic data." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
The effects of collective bargaining on firm performance: new evidence based on stochastic production frontiers and multiply imputed German establishment data (2007)
Zitatform
Jensen, Uwe & Susanne Rässler (2007): The effects of collective bargaining on firm performance. New evidence based on stochastic production frontiers and multiply imputed German establishment data. (IAB-Forschungsbericht 03/2007), Nürnberg, 42 S.
Abstract
Die Studie leistet einen Beitrag zur Diskussion um die Auswirkungen von Tarifverträgen auf die Leistungsfähigkeit deutscher Unternehmen. Bei der Untersuchung wird eine Analyse der Betriebseffizienz mit einem simultanen Modell von Produktivität und Effizienz kombiniert. Da bei einem Viertel der Beobachtungen mit fehlenden Werten gerechnet werden muss, wird der Mechanismus der fehlenden Werte überprüft und es zeigt sich, dass dieser unter anderem von der Unternehmensgröße und Tarifverträgen beeinflusst wird. Nach einer multiplen Imputation der fehlenden Werte, die es ermöglicht, Verzerrungen aufgrund von Antwortausfällen zu vermeiden, ergibt sich ein komplett anderes Bild der Auswirkungen von Tarifverträgen auf die Produktivität und Effizienz der Unternehmen. Außerdem wird bei Nullwerten in Hinblick auf Ersatzinvestitionen vorgeschlagen, diese ebenso mittels multipler Imputation zu ergänzen. (IAB)
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Literaturhinweis
Releasing multiply-imputed synthetic data generated in two stages to protect confidentiality (2007)
Zitatform
Reiter, Jerome P. & Jörg Drechsler (2007): Releasing multiply-imputed synthetic data generated in two stages to protect confidentiality. (IAB-Discussion Paper 20/2007), Nürnberg, 26 S.
Abstract
Eine Methode, um die Vertraulichkeit von Daten, die in statistischen Ämtern erhobenen werden, zu gewährleisten, ist das Ersetzen vertraulicher Werte durch synthetische Daten, die mittels multipler Imputation generiert werden. Es wird ein zweistufiges Verfahren zur Generierung der synthetischen Daten vorgestellt, das eine unterschiedliche Anzahl von Imputationen für unterschiedliche Variablen ermöglicht. Die Vorteile eines zweistufigen Verfahren liegen in der Reduzierung der Laufzeit bei der Berechnung, in der Verringerung des Risikos der Deanonymisierung, und in der Erhöhung der inferentiellen Genauigkeit. Es wird beschrieben, wie das zweistufige Verfahren bei der Generierung eines Public-Use-Files des IAB-Betriebpanels zur Anwendung kommt. (IAB)
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Literaturhinweis
Practical fixed-effects estimation methods for the three-way error-components model (2006)
Zitatform
Andrews, Martyn, Thorsten Schank & Richard Upward (2006): Practical fixed-effects estimation methods for the three-way error-components model. In: The Stata journal, Jg. 6, H. 4, S. 461-481.
Abstract
"Methods for fixed-effects estimation of the three-way error-components model are not yet standard. Where possible, we make the fixed-effects methods originally developed by Abowd, Kramarz, and Margolis (Econometrica 67: 251- 333) for linked worker-firm data more accessible. We also show how these methods can be implemented in Stata. There is a caveat, however. If the researcher wants to recover estimates of the error components themselves, and the number of units at the higher level of aggregation is large, memory or matrix constraints may make using Stata to estimate the components themselves infeasible." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
A new approach for disclosure control in the IAB Establishment Panel: multiple imputation for a better data access (2006)
Zitatform
Bender, Stefan, Jörg Drechsler, Agnes Dundler, Susanne Rässler & Thomas Zwick (2006): A new approach for disclosure control in the IAB Establishment Panel. Multiple imputation for a better data access. (United Nations, Economic Commission for Europe. Working paper 18), New York, 18 S.
Abstract
Öffentliche Stellen, die Datensätze produzieren, müssen mit dem Dilemma umgehen, einerseits die Vertraulichkeit der personenbezogenen Daten zu schützen, andererseits für die Forschung hinreichend detaillierte Datensätze zur Verfügung zu stellen. Aus diesem Grund werden etliche Methoden der Offenlegungskontrolle in der Literatur diskuiert. Der Beitrag stellt zwei Ansätze vor, die auf multipler Imputation basieren, und die auf das IAB-Betriebspanel angewandt werden können. Beim ersten Ansatz, der auf Rubin (1993) zurückgeht, wird ein vollständig synthetischer Datensatz generiert, während beim zweiten Ansatz nur Werte für ausgewählte Variablen mit hohem Offenlegungsrisiko imputiert werden. Beide Ansätze werden auf eine Menge Variablen aus der Welle des IAB-Betriebspanels aus dem Jahr 1997 angewandt. Die Qualität der Ansätze wird bewertet, indem die Analyseergebnisse von Zwick (2005), die auf den Originaldaten basieren, mit den Ergebnissen derselben Analyse nach der Imputation verglichen werden. (IAB)
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Literaturhinweis
Stochastic production frontiers with multiply imputed German establishment data (2006)
Zitatform
Jensen, Uwe & Susanne Rässler (2006): Stochastic production frontiers with multiply imputed German establishment data. In: Zeitschrift für ArbeitsmarktForschung, Jg. 39, H. 2, S. 277-295.
Abstract
"Für den Artikel wurden stochastische Produktionsfrontierfunktionen mit Daten aus dem IAB-Betriebspanel der Jahre 2002 und 2003 geschätzt, um die Produktivität und Effizienz deutscher Betriebe zu untersuchen. Durch Antwortverweigerung in den wichtigsten Variablen (Produktion, Kapital und Arbeit) drohte der Verlust von 25 % der Beobachtungen. Eine Elimination dieser betroffenen Beobachtungen basiert auf harten, oft nicht erfüllten Annahmen und kann zu verzerrten Teststatistiken und ungenaueren oder verzerrten Schätzungen, insbesondere in den betrieblichen Ineffizienzmaßen, führen. Daher wurden die fehlenden Daten mehrfach ergänzt. Die Analyse der Schätzergebnisse zeigt, dass die mehrfache Ergänzung insbesondere im Ineffizienz-Untermodell einige interessante und plausible Ergebnisse zutage fördert, die man bei Elimination der Beobachtungen mit fehlenden Daten nicht erhält." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Auswirkungen datenverändernder Anonymisierungsverfahren auf die Analyse von Mikrodaten (2006)
Rosemann, Martin;Zitatform
Rosemann, Martin (2006): Auswirkungen datenverändernder Anonymisierungsverfahren auf die Analyse von Mikrodaten. (IAW-Forschungsberichte 66), Tübingen, 411 S.
Abstract
"Die Arbeit legt einen Schwerpunkt auf die Auswirkungen datenverändernder Verfahren auf die Analysen mit Mikrodaten. Dabei werden die Verfahrensgruppen der stochastischen Überlagerung und der Mikroaggregation sowie die Post-Randomisierung einer intensiveren Untersuchung unterzogen. Teil I umreißt die Problematik der Anonymisierung wirtschaftsstatistischer Mikrodaten und gibt einen Überblick über den Stand der Forschung. Teil II gibt einen Überblick über die verfügbaren Anonymisierungsverfahren. In Teil III wird eine Operationalisierung des Begriffs Analysepotenzial vorgenommen. Davon ausgehend werden die Einschränkungen des Analysepotenzials durch Anonymisierungsverfahren systematisiert. Teil IV enthält die Kurzbeschreibungen der für die empirischen Beispielrechnungen verwendeten Daten. In Teil V werden die Auswirkungen von stochastischer Überlagerung, Mikroaggregation und Post-Randomisierung auf verschiedene deskriptive Auswertungen untersucht. Teil VI beschäftigt sich anschließend mit der Wirkung von stochastischen Überlagerungen und Mikroaggregationsverfahren in linearen und nichtlinearen Modellen sowie mit den Auswirkungen der Post-Randomisierung im Probit-Modell. Eine Zusammenfassung und ein Ausblick auf weitere Forschungsarbeiten findet sich in Teil VII." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Mikroökonometrische Evaluation der ökonomischen Wirkungen betrieblicher Mitbestimmung: Möglichkeiten und Grenzen des Matching-Ansatzes (2006)
Schultz, Birgit;Zitatform
Schultz, Birgit (2006): Mikroökonometrische Evaluation der ökonomischen Wirkungen betrieblicher Mitbestimmung. Möglichkeiten und Grenzen des Matching-Ansatzes. In: Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, Jg. 226, H. 5, S. 519-536. DOI:10.1515/jbnst-2006-0505
Abstract
Die Evaluation der ökonomischen Wirkungen der betrieblichen Mitbestimmung ist aus methodischer Sicht aufgrund spezifischer Merkmale von Betrieben mit Betriebsräten nicht einfach. Insbesondere neuere Untersuchungen zeigen widersprüchliche Ergebnisse. In der Studie werden die Probleme dargelegt, diskutiert und Lösungsoptionen am Beispiel der Mitbestimmung in ostdeutschen Betrieben des verarbeitenden Gewerbes und des Baubereichs auf der Basis von Daten des IAB-Betriebspanels präsentiert. Dabei wird ein optimaler Matching-Algorithmus verwendet, der gute Matching-Ergebnisse für kleine Stichproben bei der Zuordnung 'statistischer Zwillingebetriebe' liefert. Wegen der sehr kurzen Zeiträume können hiermit jedoch nur kurzfristige Effekte errechnet werden. Deshalb wird zusätzlich der Matching-Ansatz verwendet, um längere Beobachtungsperioden zu konstruieren. Mit diesem neuen Ansatz werden Betriebe mit neu gegründeten Betriebsräten mit Stellvertreterbetrieben mit bereits bestehendem Betriebsrat verglichen. Im Ergebnis werden die kurzen Beobachtungsperioden verlängert und es können auf diese Weise Informationen über langfristige Effekte gewonnen werden. Insgesamt ist weder kurz- noch langfristig ein signifikanter Effekt der betrieblichen Mitbestimmung hinsichtlich Produktivität, Ertragslage und Anteil der qualifizierten Beschäftigten nachweisbar. (IAB)
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Literaturhinweis
Möglichkeiten und Grenzen des Matching-Ansatzes - am Beispiel der betrieblichen Mitbestimmung (2006)
Schultz, Birgit;Zitatform
Schultz, Birgit (2006): Möglichkeiten und Grenzen des Matching-Ansatzes - am Beispiel der betrieblichen Mitbestimmung. (IWH-Diskussionspapiere 2006,15), Halle, 30 S.
Abstract
"Die Evaluation der ökonomischen Wirkungen von betrieblicher Mitbestimmung ist aufgrund von spezifischen Merkmalen bei Betrieben mit Betriebsräten aus methodischer Sicht nicht unproblematisch. So führen bisherige Studien zu teilweise konträren Ergebnissen. In der hier vorliegenden Studie sollen daher die Probleme aufgezeigt, näher diskutiert und Lösungsmöglichkeiten an dem Beispiel der betrieblichen Mitbestimmung in ostdeutschen Betrieben des produzierenden Gewerbes und des Baus dargestellt werden. Es wird ein optimaler Matching-Algorithmus zur Zuordnung von 'statistischen Zwillingsbetrieben' genutzt, der insbesondere gute Matchingergebnisse bei geringen Fallzahlen liefert. Da mit der ursprünglichen Teilnehmergruppe aufgrund kurzer Beobachtungsperioden nur kurzfristige Effekte ermittelt werden können, wird das Matchingverfahren zusätzlich zur Konstruktion verlängerter Beobachtungsperioden genutzt. Bei diesem neuen Anwendungsfall werden Betriebe, die einen Betriebsrat gegründet haben mit sogenannten Stellvertreter-Betrieben, die bereits einen Betriebsrat besitzen, verknüpft. Dadurch werden die kurzen Beobachtungsdauern verlängert, und es können auch Aussagen über die längerfristige Wirkung der betrieblichen Mitbestimmung getroffen werden. Die ermittelten Effekte auf die Produktivität, die Ertragslage und das Qualifikationsniveau der Beschäftigten deuten weder kurz- noch langfristig auf eine signifikante Wirkung der betrieblichen Mitbestimmung hin." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Where have all the data gone? Stochastic production frontiers with multiply imputed German establishment data (2005)
Zitatform
Jensen, Uwe & Susanne Rässler (2005): Where have all the data gone? Stochastic production frontiers with multiply imputed German establishment data. (IAB-Discussion Paper 15/2005), Nürnberg, 34 S.
Abstract
In dem Beitrag wird eine stochastische Frontieranalyse vorgenommen, die auf den Wellen 2002 und 2003 des IAB-Betriebspanels basiert und zur Schätzung der Produktionsgrenze und zur Ermittlung von Determinanten der Produktion und Ineffizienz dient. Durch Antwortausfälle für die wichtigsten Variablen (Output, Kapital und Arbeit) geht ein Viertel der Beobachtungen verloren, was zu ungenauen Schätzungen und ungültigen Teststatistiken führen kann. Deshalb werden die Daten mittels multipler Imputation ergänzt. Eine Analyse der Schätzungen zeigt, dass speziell im Ineffizienz-Submodell multiple Imputation zu interessanten und plausiblen Ergebnissen führt, die nicht ermittelt würden, wenn die fehlenden Beobachtungen ignoriert werden. (IAB)
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Literaturhinweis
The output, employment and productivity effects of profit sharing: a matching approach (2005)
Kraft, Kornelius; Ugarkovic, Marija;Zitatform
Kraft, Kornelius & Marija Ugarkovic (2005): The output, employment and productivity effects of profit sharing. A matching approach. Mannheim, 36 S.
Abstract
Untersucht werden die Auswirkungen von Gewinnbeteiligung auf Output, Beschäftigung und Produktivität. Ein einfaches theoretisches Modell zeigt, dass positive Anreizeffekte durch Gewinnbeteiligung Wachstum von Beschäftigung und Output mit sich bringen. Die Produktivität als Quotient aus Output und Beschäftigung hingegen wird möglicherweise weniger beeinflusst. Im zweiten Teil der Arbeit werden die Ergebnisse einer empirischen Untersuchung präsentiert. Die Anwendung von Matching-Methoden sowie der Differenz-in-Differenzen-Methode führt zu dem Ergebnis, dass die Einführung von Gewinnbeteiligung zu höheren Wachstumsraten und zu mehr Beschäftigung aber nicht zu höheren Produktivitätsniveaus führt. (IAB)
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Literaturhinweis
Die Einflüsse von Antwortverweigerung und mehrfacher Ergänzung fehlender Daten auf Produktivitätsschätzungen mit dem IAB-Betriebspanel (2003)
Zitatform
Kölling, Arnd & Susanne Rässler (2003): Die Einflüsse von Antwortverweigerung und mehrfacher Ergänzung fehlender Daten auf Produktivitätsschätzungen mit dem IAB-Betriebspanel. In: Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, Jg. 223, H. 3, S. 279-311. DOI:10.1515/jbnst-2003-0303
Abstract
"Der Beitrag schildert die Effekte partieller Antwortverweigerung auf die Ergebnisse multivariater statistischer Analysen anhand von Produktivitätsschätzungen auf Betriebsdatenebene. Als Datenbasis dient das IAB-Betriebspanel aus dem Jahr 2000, wobei fehlende Daten mit Hilfe des 'Data Augmentation' Algorithmus' geeignet mehrfach ergänzt werden. Grundlage der Produktivitätsschätzungen ist eine verallgemeinerte Produktionsfunktion des Translog-Typs, wobei Arbeit und Kapital als Produktionsfaktoren unterstellt sowie Brancheneinflüsse und die Effekte der Nutzung moderner Technologien berücksichtigt werden. Um mögliche Ost-West-Differenzen besser erklären zu können, werden neben einer Dummy-Variablen auch alle anderen exogenen Variablen mit dieser Ost-West-Variable multipliziert und zusätzlich in das Modell aufgenommen. Neben einer Reihe von Unterschieden in den Branchen, ergibt sich auch eine höhere Produktivität bei Nutzung von modernen Technologien. Zwischen Ost und West zeigen sich dagegen signifikante Unterschiede in der Konstanten und bei einigen Branchen, nicht jedoch hei den Produktionsfaktoren. Durch den Antwortausfall scheinen diese Differenzen zu hoch ausgewiesen zu werden. Bei den ergänzten Daten reduzieren sich die konstanten Unterschiede in der Produktivität um etwa 10%-Punkte. Ebenso werden die Branchendifferenzen deutlich geringer." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Das IAB-Betriebspanel: Konzeption und Anwendungsbereiche (2002)
Zitatform
Bellmann, Lutz (2002): Das IAB-Betriebspanel. Konzeption und Anwendungsbereiche. In: Allgemeines statistisches Archiv, Jg. 86, H. 2, S. 177-188.
Abstract
"Die Befragungen zum IAB-Betriebspanel werden seit 1993 jährlich in Westdeutschland und seit 1996 auch in Ostdeutschland bei mittlerweile mehr als 16000 Betrieben durchgeführt. Eine wesentliche Voraussetzung, um mit der Verfügbarkeit von Informationen über die Nachfrageseite des Arbeitsmarktes einen Wissenschaftsfortschritt zu erzielen, ist der Zugang für IAB-externe Wissenschaftler. Seit 1.3.1999 gibt es deshalb eine vom Bundesministerium für Bildung und Forschung finanzierte Schalterstelle beim IAB, die Auswertungen aus den Daten des IAB-Betriebspanels für externe Wissenschaftler vornimmt. Durch die höheren Fallzahlen einerseits und die zunehmende Zahl von Panelstellen andererseits haben sich die Möglichkeiten der Auswertungen des IAB-Betriebspanels erweitert, so dass auch anspruchsvollere Analysemethoden angewendet werden können. Weiterhin hat das IAB die Daten des IAB-Betriebspanels mit der Beschäftigtenstatistik der Bundesanstalt für Arbeit verknüpft. Das analytische Potential des IAB-Betriebspanels und des Linked-Employer-Employee Datensatzes im IAB wird durch einige Anwendungsbeispiele demonstriert." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Das IAB-Betriebspanel: Ansatz und Analysepotenziale (2002)
Zitatform
Bellmann, Lutz, Susanne Kohaut & Manfred Lahner (2002): Das IAB-Betriebspanel. Ansatz und Analysepotenziale. In: G. Kleinhenz (Hrsg.) (2002): IAB-Kompendium Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (Beiträge zur Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, 250), S. 13-20.
Abstract
"Die Befragungen zum IAB-Betriebspanel werden seit 1993 jährlich in Westdeutschland und seit 1996 auch in Ostdeutschland bei nunmehr mehr als 16.000 Betrieben durchgeführt. Die Feldarbeit übernehmen Interviewer von Infratest Sozialforschung (München). Die Aufstockung des IAB-Betriebspanels von etwa 8.000 Fällen im Jahr 1996 auf den heutigen Umfang wurde durch finanzielle Beteiligungen fast aller Bundesländer und des Instituts für Wirtschaftsforschung Halle realisiert. Damit haben sich die Möglichkeiten der Auswertungen des IAB-Betriebspanels erweitert, sodass auch anspruchsvollere Analysemethoden angewendet werden können." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Effekte der Multiplen Imputation fehlender Werte am Beispiel von Produktivitätsschätzungen mit dem IAB-Betriebspanel (2001)
Zitatform
Kölling, Arnd & Susanne Rässler (2001): Effekte der Multiplen Imputation fehlender Werte am Beispiel von Produktivitätsschätzungen mit dem IAB-Betriebspanel. Nürnberg, 30 S.
Abstract
"Der Beitrag schildert die Effekte von Antwortausfällen bei einzelnen Fragen ("item non-response") auf die Ergebnisse von multivariaten statistischen Analysen. Dabei wird das Verfahren der "Data Augmentation" angewendet, um die fehlenden Daten zu ersetzen. Anhand von Schätzungen der betrieblichen Produktivität wird nun überprüft, ob die "multiple Imputation" von Beobachtungen zu Veränderungen der Ergebnisse im Vergleich zu den Resultaten mit Antwortausfällen führt. Dazu werden Schätzungen mit Daten des IAB-Betriebspanels aus dem Jahr 2000 durchgeführt. Grundlage der Produktivitätsschätzungen ist eine verallgemeinerte Produktionsfunktion des Translog-Typs, wobei Arbeit und Kapital als Produktionsfaktoren unterstellt werden. Zusätzlich werden Brancheneinflüsse und die Effekte der Nutzung moderner Technologien berücksichtigt. Von besonderem Interesse bei der Untersuchung sind Differenzen zwischen den alten und den neuen Bundesländern. Um zu überprüfen, ob nicht nur ein konstanter Unterschied zwischen Ost und West existiert, werden neben einer Dummy-Variablen auch alle anderen exogenen Variablen mit dieser Ost-West-Variable multipliziert und gehen als Interaktionsvariablen in die Schätzung ein. Die Funktion wird als Maximum-Likelihood-Funktion geschätzt, in der ein multiplikatives Modell der Heteroskedastie unterstellt wird. Die Ergebnisse bestätigen das zugrunde liegende Modell. Neben einer Reihe von Unterschieden in den Branchen, ergibt sich auch eine höhere Produktivität bei Nutzung von modernen Technologien. Zwischen Ost und West zeigen sich dagegen nur Unterschiede in der Konstanten und bei einigen Branchen, nicht jedoch bei den Produktionsfaktoren. Durch den Antwortausfall scheinen diese Differenzen zu hoch ausgewiesen zu werden. Bei den ergänzten Daten reduzieren sich die konstanten Unterschiede in der Produktivität um etwa 11%-Punkte. Ebenso werden die Branchendifferenzen deutlich geringer." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Anonymität von Betriebsdaten: Verfahren zur Erfassung und Maßnahmen zur Verringerung des Reidentifikationsrisikos (2000)
Brand, Ruth;Zitatform
Brand, Ruth (2000): Anonymität von Betriebsdaten. Verfahren zur Erfassung und Maßnahmen zur Verringerung des Reidentifikationsrisikos. (Beiträge zur Arbeitsmarkt- und Berufsforschung 237), Nürnberg, 342 S.
Abstract
"Grundsätzlich sollten Daten, die bei Personen oder Betrieben erhoben und dann weitergegeben werden, anonymisiert sein. Für Personen- und Haushaltsdaten sind hierzu verschiedene statistische Verfahren entwickelt worden, die auch angewendet werden. Gänzlich ungeklärt ist, wie eine Anonymisierung von Betriebsdaten durchgeführt werden kann. Die Dissertation beschäftigt sich mit dieser Fragestellung und versucht Wege aufzuzeigen, wie eine Anonymisierung von Betriebsdaten für einen allgemein zugänglichen Scientific-Use-File aussehen könnte. Dieses Vorgehen unterscheidet sich von den Standardverfahren, die für die Anonymisierung von Personaldaten im Einsatz sind, da im Vergleich zu Personaldaten Betriebsdaten besondere Charakteristika aufweisen, die die Anwendung dieser Standardverfahren erheblich erschweren. Die Autorin kommt zu dem Schluß, daß die Anwendung maskierender Verfahren einen gangbaren Weg darstellt, die Erstellung von sogenannten Scientific-Use Files für Betriebsangaben durchzuführen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Analysen zu Ausfällen (Unit-Nonresponse) im IAB-Betriebspanel (2000)
Hartmann, Josef; Kohaut, Susanne;Zitatform
Hartmann, Josef & Susanne Kohaut (2000): Analysen zu Ausfällen (Unit-Nonresponse) im IAB-Betriebspanel. In: Mitteilungen aus der Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Jg. 33, H. 4, S. 609-618.
Abstract
"Im Rahmen des IAB-Betriebspanels werden in Westdeutschland seit 1993 und in Ostdeutschland seit 1996 jährlich jeweils mehr als 4.000 Betriebe befragt. Obwohl die Rücklaufquote - auch im Vergleich zu anderen Betriebsbefragungen - hoch ist, können Autwortausfälle (Unit-Nonresponse) Verzerrungen der Ergebnisse bewirken, wenn es sich um systematische Ausfallprozesse handelt. Die Verzerrungen können sich bei Panelerhebungen, bei denen jährlich dieselben Untersuchungseinheiten befragt werden, zudem im Zeitverlauf verstärken. Vor diesem Hintergrund besteht das Ziel des Beitrages darin, zu untersuchen, ob das Auftreten von Unit-Nonresponse im IAB-Betriebspanel mit bestimmten Merkmalen zusammenhängt. Die Analysen beziehen sich auf die Längsschnittbetrachtung von 1994 bis 1997 für die alten Bundesländer. Insgesamt weisen die Ergebnisse nicht auf eine sich im Zeitverlauf verstärkende inhaltlich relevante Selektion der teilnehmenden Betriebe hin." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne; -
Literaturhinweis
The IAB-Establishment Panel (2000)
Zitatform
Kölling, Arnd (2000): The IAB-Establishment Panel. In: Schmollers Jahrbuch, Jg. 120, H. 2, S. 291-300.
Abstract
Der Autor beschreibt das IAB-Betriebspanel, den Zugang zu den Daten für externe Forscher und geplante Weiterentwicklungen des Panels. (IAB)
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Literaturhinweis
Possibilities for the creation of a scientific-use file for the IAB-Establishment-Panel (1999)
Brand, Ruth; Bender, Stefan; Kohaut, Susanne;Zitatform
Brand, Ruth, Stefan Bender & Susanne Kohaut (1999): Possibilities for the creation of a scientific-use file for the IAB-Establishment-Panel. In: Statistisches Amt Europäische Kommission (Hrsg.) (1999): Statistical data confidentiality : proceedings of the Joint Eurostat/UN-ECE Work session on Statistical Data Confidentiality, held in Thessaloniki in March 1999, S. 57-74.
Abstract
"In Deutschland ist es aufgrund der gesetzlichen Datenschutzbestimmungen nur möglich, Daten der amtlichen Statistik in anonymisierter Form weiterzugeben. Regeln zur Datenweitergabe von Mikrodaten an die Wissenschaft gibt es bislang nur für Individual- bzw. Haushaltsdaten. Das Ziel des Beitrages ist es deshalb, die Möglichkeiten der Weitergabe von Betriebsdaten aus dem IAB-Betriebspanel näher zu beleuchten." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne; -
Literaturhinweis
Möglichkeiten der Erstellung eines Scientific-Use Files aus dem IAB-Betriebspanel (1999)
Brand, Ruth; Bender, Stefan; Kohaut, Susanne;Zitatform
Brand, Ruth, Stefan Bender & Susanne Kohaut (1999): Möglichkeiten der Erstellung eines Scientific-Use Files aus dem IAB-Betriebspanel. In: Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (1999): Möglichkeiten einer wissenschaftlichen Nutzung von Unternehmensdaten aus der amtlichen Statistik (Schriftenreihe Spektrum Bundesstatistik, 14), S. 148-167.
Abstract
"In Deutschland ist es aufgrund der gesetzlichen Datenschutzbestimmungen nur möglich, Daten der amtlichen Statistik in anonymisierter Form weiterzugeben. Regeln zur Datenweitergabe von Mikrodaten an die Wissenschaft gibt es bislang nur für Individual- bzw. Haushaltsdaten. Das Ziel dieses Beitrages ist es deshalb, die Möglichkeiten der Weitergabe von Betriebsdaten aus dem IAB-Betriebspanel näher zu beleuchten. Dazu werden Analysen mit dem IAB-Betriebspanel und dem Hannoveraner Firmenpanel durchgeführt. Aus diesem Grund werden zunächst einige Charakteristika der Datensätze dargestellt. Anschließend wird die gängige Praxis der Datenweitergabe für Personaldaten kurz erläutert. Das verfügbare bzw. allgemein zugängliche Zusatzwissen für Betriebsdaten wird im Folgenden untersucht. Sodann werden einige Schätzungen für den Anteil gefährdeter Betriebe in der Gesundheit präsentiert, um abschließend die Möglichkeiten der Erstellung eines Scientific-Use Files zu diskutieren. Aufgrund des hohen Anteils reidentifikationsgefährdeter Betriebe erscheint es notwendig, Techniken einzusetzen, die die sogenannte Integrität der Daten nicht erhalten. Aus diesem Grund wird in diesem Abschnitt zunächst diskutiert, welche grundlegenden Anforderungen an einen solchermaßen anonymisierten Datensatz im Hinblick auf die Auswertbarkeit zu stellen sind. Anschließend werden die Eigenschaften einiger Verfahren kurz erläutert und es wird ein Beispiel für die Anonymisierung durch die Überlagerung mit Zufallsfehlern dargestellt. Im abschließenden Fazit werden aus den hier dargestellten Ergebnissen Schlußfolgerungen für die Arbeitsschritte, die zur Erstellung eines Scientific-Use Files notwendig sind, abgeleitet." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Kohaut, Susanne;
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- FDZ Publikationen / FDZ publications
- Arbeiten und Lernen im Wandel / Working and Learning in a Changing World (ALWA)
- BA-Beschäftigtenpanel / BA Employment Panel
- Berufliche Weiterbildung und lebenslanges Lernen (WeLL)/Further Training and Lifelong Learning (WeLL
- Berufstätigenerhebung 1989 (BTE1989) / Employment survey for East Germany (DDR) 1989 (BTE1989)
- Beschäftigtenbefragung "Bonuszahlungen, Lohnzuwächse und Gerechtigkeit" - BLoG
- Betriebsbefragung IAB-IZA-ZEW-Arbeitswelt 4.0 (BIZA) und DiWaBe-Beschäftigtenbefragung
- Biografiedaten dt. Sozialversicherungsträger / Biographical data of social insurances (BASiD)
- Children of Immigrants Longitudinal Survey in Four European Countries - Germany verknüpft mit administrativen Daten des IAB
- Daten der Treuhandanstalt verknüpft mit Betriebs-Historik-Panel (THA-BHP)
- Datensatz NEPS-SC1-ADIAB Neugeborene
- Datensatz NEPS-SC3-ADIAB Schüler Klasse 5
- Datensatz NEPS-SC4-ADIAB Schüler Klasse 9
- Datensatz NEPS-SC5-ADIAB Studierende
- Datensatz NEPS-SC6-ADIAB Erwachsene
- Datensatz SOEP-CMI-ADIAB
- Datenspeicher Gesellschaftliches Arbeitsvermögen verknüpft mit administrativen Daten des IAB (GAV-ADIAB) 1975-2019
- GAW-IAB-Gründerbefragung
- German Management and Organizational Practices (GMOP) Survey
- IAB-BAMF-SOEP Befragung von Geflüchteten
- IAB-Beschäftigtenstichprobe / IAB Employment Sample
- IAB-Betriebs-Historik-Panel / IAB Establishment History Panel
- IAB-Betriebspanel / IAB Establishment Panel
- IAB-Datensatz BeCovid
- IAB-Datensatz HOPP
- IAB-Linked-Employer-Employee-Datensatz (LIAB) / Linked Employer-Employee Data from the IAB
- IAB-Querschnittsbefragung / Cross-sectional survey
- IAB-SOEP Migrationsstichprobe (IAB-SOEP MIG)
- IAB-Stellenerhebung / IAB Job Vacancy Survey
- IZA/IAB Administrativer Evaluationsdatensatz (AED und LED) / IZA Evaluation Dataset Survey
- Kundenbefragung zu Organisationsstrukturen nach SGB II / Client survey on German SGBII-Agencies
- LidA - Leben in der Arbeit
- Linked Inventor Biography Data
- Linked Personnel Panel (LPP)
- Mannheimer Unternehmenspanel (MUP) verknüpft mit Daten des IAB
- Panel Arbeitsmarkt und soziale Sicherung (PASS) / Panel Study Labour Market and Social Security
- Stichprobe Integrierter Employer-Employee Daten (SIEED)/Sample of Integrated Employer-Employee Data
- Stichprobe der Integr. Arbeitsmarktbiografien/Sample of integrated labour market biographies (SIAB)
- Stichprobe der Integrierten Grundsicherungsbiografien (SIG)
- Stichprobe des Administrative Wage and Labor Market Flow Panel (FDZ-AWFP)
- Studie Mentale Gesundheit bei der Arbeit (S-MGA)