Eine empirische Analyse mit kombinierten Individual

Unter der realistischen Annahme, dass die unbeobachtete Betriebs- und Personen-
heterogenität mit den beobachteten Regressoren korreliert ist, führt die „random ef-
fects“ Methode zu inkonsistenten Schätzern, so dass „fixed effects“ Ansätze benötigt
werden, um die Parameter konsistent bestimmen zu können. Dies bedeutet jedoch,
dass die beiden Parametervektoren γ und δ der zeitinvarianten Kovariate nicht i-
dentifiziert sind. Durch die Definitionen
(4) θ ≡ λ + γ '
und
i i u i
(5) 'q
ϕ ≡ φ + δ
lässt sich (3) auch wie folgt darstellen
j j j
(6) w = μ + α 'x + β 'y
+ θ + ϕ + η .
ijt it jt i j ijt
In Datensätzen mit einer großen Anzahl an Personen- und Betriebseffekten kann die
Fixed-Effects-Schätzung von (6) an die Grenzen vorhandener Rechnerkapazitäten
stoßen. Zur Lösung dieses Problems stellen Abowd et al. (1999) verschiedene Ver-
fahren vor. 38 Darunter befindet sich die von Andrews et al. (2006) als „spell fixed ef-
fects“-Ansatz bezeichnete Möglichkeit, die unbeobachtbaren Effekte λ i und φ aus j
Gleichung (3) algebraisch zu eliminieren. Diese Methode besteht darin, dass inner-
halb eines jeden Beschäftigungsverhältnisses s , also jeder beobachtbaren Perso-
nen-Betriebskombination, erste Differenzen gebildet (Abowd et al. 1999) oder die
Mittelwerte subtrahiert werden (Andrews et al. 2006). Wird die Heterogenität der ein-
zelnen Beschäftigungsverhältnisse durch
(7) π s ≡ θi + ϕ j
charakterisiert, folgt für (6)
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Weitere Arbeiten, die sich mit der Bestimmung unbeobachtbarer Betriebs- und Personeneffekten
anhand deutscher Daten befassen, finden sich beispielsweise bei Andrews et al. (2006), Alda
(2006), Cornelißen/Hübler (2007a) oder Stephan (2001).
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