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


Fitzenberger, Bernd ; Osikominu, Aderonke ; Völter, Robert


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URL: http://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/945
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-9455
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2005
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: None
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Sonstige Einrichtungen > ZEW - Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung
MADOC-Schriftenreihe: Veröffentlichungen des ZEW (Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung) > ZEW Discussion Papers
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Normierte Schlagwörter (SWD): Deutschland , Nürnberg / Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung , Bildung , Berufsbildung , Arbeitsmarkt
Abstract: The education variable in the IAB employment subsample has two shortcomings: missing values and inconsistencies with the reporting rule. We propose several deductive imputation procedures to improve the variable. They mainly use the multiple education information available in the data because the employees' education is reported at least once a year. We compare the improved data from the different procedures and the original data in typical applications in labor economics: educational composition of employment, wage inequality, and wage regression. We find, that correcting the education variable: (i) shows the educational attainment of the male labor force to be higher than measured with the original data, (ii) gives different values for some measures of wage inequality, and (iii) does not change the estimates in wage regressions much.
Zusätzliche Informationen:




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