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Publikation

Benefit underreporting in survey data and its consequences for measuring non-take-up: new evidence from linked administrative and survey data

Beschreibung

"Eine Vielzahl von Studien untersucht die Nicht-Inanspruchnahme von Sozialleistungen, um die Wirksamkeit staatlicher Programme zu bewerten. Eine große Herausforderung in dieser Literatur besteht darin, dass die Messung der Inanspruchnahme in den verwendeten Daten fehlerbehaftet ist. Der Messfehler wird typischerweise durch strukturelle Annahmen in der statistischen Modellierung adressiert. In unseren Daten beobachten wir hingegen sowohl den tatsächlichen Leistungsbezug als auch die Angaben der Befragten zu ihrem Leistungsbezug. So können wir die Messfehler, die üblicherweise geschätzt werden müssen, direkt beobachten. Wir berichten das Ausmaß von falschen Angaben bezüglich des Leistungsbezugs in den von uns verwendeten Surveydaten und untersuchen, wie diese falschen Angaben Schätzungen zu den Determinanten der Inanspruchnahme leistungsberechtigter Haushalte verzerren. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Ausmaß der Messfehler erheblich sein kann, sodass survey-basierte Analysen des Inanspruchnahmeverhaltens wahrscheinlich mit beträchtlichen Verzerrungen behaftet sind." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitationshinweis

Bruckmeier, Kerstin, Regina T. Riphahn & Jürgen Wiemers (2019): Benefit underreporting in survey data and its consequences for measuring non-take-up: new evidence from linked administrative and survey data. (IAB-Discussion Paper 06/2019), Nürnberg, 40 S.

Bezugsmöglichkeiten

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