Analyzing the changing gender wage gap based on multiply imputed right censored wages

Abstract

"In order to analyze the gender wage gap with the German IAB-employment register we have to solve the problem of censored wages at the upper limit of the social security system. We treat this problem as a missing data problem. We regard the missingness mechanism as not missing at random (NMAR, according to Little and Rubin, 1987, 2002) as well as missing by design. The censored wages are multiply imputed by draws of a random variable from a truncated distribution. The multiple imputation is based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) technique. We complete the dataset with this technique in order to apply a Juhn-Murphy-Pierce-decomposition. As the main sources for the narrowing gender wage gap from 1991 to 2001 we identify an improvement of women's position within the wage distribution." (author's abstract)

Bei der Analyse der geschlechtsspezifischen Lohnkluft mittels Daten der IAB-Beschäftigtenstichprobe stößt man auf das Problem der zensierten Einkommensangaben durch die Sozialversicherungsträger bei der oberen Sozialversicherungsgrenze. In dem Beitrag wird dieses Problem wie ein Problem fehlender Werte behandelt, wobei davon ausgegangen wird, dass das Fehlen dem Muster 'non missing at random' folgt und dass es sich um einen intentionalen Ausfallmechanismus handelt ('missing-by-design'). Zur Ergänzung der fehlenden Daten wird ein Verfahren zur multiplen Imputation verwandt, welches auf einer Markov-Ketten-Monte-Carlo-Technik basiert. Der vervollständigte Datensatz wird mittels Dekompositionsanalyse nach dem Verfahren von Juhn, Murphy und Pierce behandelt. Es zeigt sich, dass eine Verbesserung der relativen Stellung von Frauen in Hinblick auf die Lohnverteilung die Hauptquelle für die Verkleinerung der geschlechtsspezifischen Lohnkluft ist. (IAB)