Measuring overeducation with earnings frontiers and multiply imputed censored income data

Abstract

"In this paper, we remove one serious drawback of the IAB employment sample impeding its applicability to the estimation of earnings frontiers: the censoring of the income data, by multiple imputation. Then, we estimate individual potential income with stochastic earnings frontiers, and we measure overeducation as the ratio between actual income and potential income. It is shown that the measurement of overeducation by this income ratio is a valuable addition to the overeducation literature because the well-established objective or subjective overeducation measures focus on some ordinal matching aspects and ignore the metric income and efficiency aspects of overeducation." (author's abstract)

In dem Papier wird ein ernstzunehmender Nachteil der IAB-Beschäftigtenstichprobe beseitigt, der die Nutzung dieser Stichprobe zur Schätzung von Einkommensgrenzen verhinderte: zensierte Einkommensdaten werden durch multiple Imputation ergänzt. Anschließend werden die individuellen Einkommenspotentiale mittels stochastischer Einkommens-Grenzfunktion geschätzt, und die Überqualifikation wird als Verhältnis von aktuellem und potenziellem Einkommen bestimmt. Es wird gezeigt, das dieser Ansatz einen nützlichen Beitrag zur Literatur über Überqualifikation darstellt, weil dabei im Unterschied zu üblichen Messungen, die sich auf ordinale Matching-Aspekte konzentrieren, die Einkommens- und Effizienz-Effekte von Überqualifikation berücksichtigt werden. (IAB)