Effekte der multiplen Imputation fehlender Werte am Beispiel von Produktivitätsschätzungen mit dem IAB-Betriebspanel - Arnd Kölling; Susanne Rässler (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnburg, Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie, 2001)
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 (Schafer 1997). Anhand von Schätzungen der betrieblichen Produktivität wird nun überprüft, ob die "multiple Imputation" von Beobachtungen (Rubin 1987) zu Veränderungen der Ergebnisse im Vergleich zu den Resultaten mit Antwortausfällen führt. Dazu werden Schätzungen mit Daten des IABBetriebspanels aus dem Jahr 2000 durchgeführt. Grundlage der Produktivitätsschätzungen ist eine verallgemeinerte Produktionsfunktion des Translog-Typs (Berndt & Christensen 1973), 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 (Greene 1998). 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.
Keywords: C15; C81; D24; 330; Data Augmentation; multiple Ergänzung; Markov Chain Monte Carlo; Translog-Produktionsfunktion.