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Willi Rothbauer
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1 Schätzung von Vollzeitäquivalenten Titel anhand der der Präsentation AHV-Lohndaten wenn nötig Jann Potteratmit und Monique Untertitel Graf Bundesamt für Statistik, Statistische Methoden METH nicht fett geschrieben Schweizer Statistiktage Oktober 2011, Fribourg. Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: c BFS1

Bundesamt für Statistik, Statistische Methoden METH nicht fett geschrieben

2 Inhalt Einleitung Titel der Präsentation Methode Machbarkeitsstudie nicht fett geschrieben Diskussion und Schlussfolgerungen Autor Literatur der Präsentation Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Inhalt c BFS2

und Schlussfolgerungen Autor Literatur der

3 Einleitung Entscheid des BFS: Titel Die Betriebszählung der Präsentation wird durch die Auswertung von administrativen Registern ersetzt. wenn Vorteile: nötig mit Untertitel Reduktion der Belastung der Unternehmen. nicht Produktion fett von jährlichen geschrieben Resultaten, also raschere Aktualisierung als mit Betriebszählung. Herausforderung: Vollzeitäquivalente sind nicht in den Registern vorhanden. Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Einleitung c BFS3

nicht Produktion fett von jährlichen geschrieben Resultaten, also raschere Aktualisierung als mit Betriebszählung.

4 Datenquellen 1. Betriebs- und Unternehmensregister BUR Titel Erfassung der aller Präsentation Unternehmen (inkl. Mutationen). Wirtschaftsaktivität NOGA. wenn Region. nötig mit Untertitel 2. Register der AHV-Ausgleichskassen (100 Kassen) nicht Anzahl fett Beschäftigte geschrieben der Unternehmen, Geschlecht und Jahreslöhne der Mitarbeitenden. 3. Erhebungsdaten (BESTA / Profiling) Anzahl Beschäftigte und Vollzeitäquivalente (VZÄ) Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Einleitung c BFS4

Register der AHV-Ausgleichskassen (100 Kassen) nicht Anzahl fett Beschäftigte geschrieben der Unternehmen, Geschlecht und

5 Methode Idee: Titel Berechnung der VZÄ durch Präsentation eine modellbasierte Imputation. Vorarbeit: Verknüpfung (record linkage) der AHV Register und BUR via Namen und Adressen. Schätzung eines Modells durch Benutzung vorhandener nicht fett geschrieben Datenquellen (BUR-, AHV- und Erhebungsdaten). Einsetzung der VZÄ für Unternehmen im Register (/ BESTA). Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Methode c BFS5

Schätzung eines Modells durch Benutzung vorhandener nicht fett geschrieben Datenquellen (BUR-, AHV-

6 Schema Schätzung VZÄ Titel der Präsentation nicht fett geschrieben Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Methode c BFS6

7 Modellvariablen I: abhängige Variable Titel der Präsentation Pro Quartal und Geschlecht: Vorhersage des mittleren VZÄ), wobei VZÄ nicht fett MBG geschrieben = Beschäftigungsgrades (MBG) des Unternehmens (anstatt den BETOT BESTA Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Methode c BFS7

fett MBG geschrieben = Beschäftigungsgrades (MBG) des Unternehmens

8 Modellvariablen II: erklärende Variablen Folgende Charakteristiken der Lohnverteilung innerhalb des Titel Unternehmens der werdenpräsentation im Modell als erklärende Variablen verwendet: wenn Mean logl: Mittelwert nötig vonmit log(lohn) Untertitel nach Geschlecht Std logl: Standardabweichung von log(lohn) nach nicht fett Geschlecht geschrieben Skew logl: Schiefe (skewness) von log(lohn) nach Geschlecht Weitere erklärende Variablen: NOGA und Region. Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Methode c BFS8

nach Geschlecht Std logl: Standardabweichung von log(lohn) nach nicht fett Geschlecht geschrieben Skew logl: Schiefe

9 Schätzungen Hilfsmittel: SAS proc transreg Titel der Präsentation y = log(mbg) = α + β j f j (X j ) + ɛ nicht Regressionskoeffizienten fett geschrieben α, β j und Residuen ɛ. mit Transformationsfunktionen f j ( ), erklärenden Variablen X j, X j f j ( ) Autor Mean der logl, Präsentation Std logl, Skew logl Identity oder Spline Region, NOGA optimal scoring Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Methode c BFS9

mit Transformationsfunktionen f j ( ), erklärenden Variablen X j, X j f j ( ) Autor Mean der logl,

10 Einsetzungen Titel Anwendungder des Vorhersagemodells Präsentation auf alle Unternehmen im Register ausserhalb der BESTA. ŷ = nicht fett geschrieben log(mbg) VZÄ = exp(ŷ) BETOT AHV Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Methode c BFS10

11 Machbarkeitsstudie Die Lohnstrukturerhebung LSE ist eine alle zwei Jahre Titel der Präsentation stattfindende Unternehmenserhebung bei Unternehmen bzw. 1.3 Mio. Beschäftigten. Erhoben werden wenn u.a. Löhne und nötig Beschäftigungsgrad mit (Alle Untertitel Modellvariablen). Anmerkung: nicht fett geschrieben Unterschiedliche Definition der Unternehmens- resp. Beschäftigtenpopulation zwischen LSE und AHV (Primärsektor / Selbständigerwerbenden / Lehrlinge). Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Machbarkeitsstudie c BFS11

Löhne und nötig Beschäftigungsgrad mit (Alle Untertitel Modellvariablen).

12 LSE 2006: log(mbg) vs. Mean logl Titel der Präsentation nicht fett geschrieben Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Machbarkeitsstudie c BFS12

13 Qualität I Zwei Modelle sollen hier präsentiert werden: Titel Modellder 1: Schätzung Präsentation separat für 4 Gruppen (2 tiefer Median-Lohnsumme); Modell 2: Ein Schätzmodell für die ganze Wirtschaft. nicht Wir zeigen die fett relativen geschrieben Abweichungen zwischen Wirtschaftssektoren x 2 NOGA Gruppen mit hoher bzw. dem TOTAL VZÄ je NOGA beobachtet in der LSE (Benchmark) und Autor demder TOTAL Präsentation VZÄ je NOGA vorhergesagt mit den Modellen. Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Machbarkeitsstudie c BFS13

nicht Wir zeigen die fett relativen geschrieben Abweichungen zwischen Wirtschaftssektoren x 2 NOGA Gruppen mit hoher bzw.

14 Qualität II Titel der Präsentation Radj wenn nötig 2 min max median (%) (%) (%) mit Untertitel Modell Modell nicht fett geschrieben min, max, median: relative Abweichung (%) mit Benchmark je NOGA (40 NOGA Gruppen gemäss LSE). Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Machbarkeitsstudie c BFS14

02 nicht fett geschrieben min, max, median: relative Abweichung (%) mit Benchmark je

15 Modell 2: MBG Residuen je Grossregion Titel der Präsentation nicht fett geschrieben Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Machbarkeitsstudie c BFS15

16 Diskussion Titel Bestimmtheitsmass der Präsentation R 2 hoch, relativen Abweichungen klein mittlerer Beschäftigungsgrade kann gut modelliert werden. 2 ohne Gruppen besser Gruppenbildung bei nicht Modellfett 1 überprüfen. geschrieben Unternehmen mit VZÄ BETOT muss noch untersucht werden. Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Diskussion und Schlussfolgerungen c BFS16

2 ohne Gruppen besser Gruppenbildung bei nicht Modellfett 1 überprüfen.

17 Schlussfolgerungen Titel Machbarkeitsstudie der Präsentation zeigte: Modellierung der VZÄ ist möglich. wenn Wegen Periodizität nötig undmit Unterschiede Untertitel in Definitionen dient LSE nur für Machbarkeitsstudie. nicht Weiterentwicklung fett geschrieben des Modells mit AHV und BESTA Daten (möglich erst ab Mitte 2012). Ziel: Publikation der Resultate 2011 bis Mitte Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Diskussion und Schlussfolgerungen c BFS17

nicht Weiterentwicklung fett geschrieben des Modells mit AHV und BESTA Daten (möglich erst ab Mitte 2012).

18 Literatur Hastie, T.J. and R.J. Tibshirani (1990). Generalized Additive Models. Chapman & Hall/CRC Mono-graphs Statistics & Applied Titel der Präsentation Probability) SAS/STAT(R) 9.3 User s Guide The TRANSREG wenn Procedure. nötig mit Untertitel nicht Kuhfeld, W.F fett (1990). geschrieben SAS Technical Report R-108: Algorithms for PRINQUAL and TRANSREG Pro-cedures. Wood, S.N. (2006). Generalized Additive Models. Introduction with R. Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science Series. Schätzung VZÄ anhand der AHV-Lohndaten: Literatur c BFS18

nötig mit Untertitel http://support.sas.com/rnd/app/da/stat/procedures/transreg.html nicht Kuhfeld, W.F fett (1990).

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