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Frage 2.c.)

Interpretieren Sie den geschätzten Koeffizienten, der in Spalte (1) der Tabelle 3 auf Seite 263 von Braun und Kvasnicka (2014) angegeben wird.

Nutzen Sie auch geeignete Angaben aus Tabelle 2.

Der Schätzkoeffizient beträgt 0,251.
Eine Erhöhung des Vertriebenenanteils im Jahr 1950 um eine Standardabweichung (0,089 laut Tabelle 2) ist assoziiert mit einer Veränderung des Erwerbsbevölkerungsanteils im nicht-landwirtschaftlichen Sektor um 0,251⋅0,089⋅100=2,2%.
Dieser Anstieg ist 42% stärker als der Mittelwert der abhängigen Variable (0,052 laut Tabelle 2).

Alternative Interpretation:

Ein Anstieg des Vertriebenenanteils um 1 Einheit führt c.p. zu einem Anstieg des Erwerbsbevölkerungsanteils im nicht-landwirtschaftlichen Sektor um 25,1 Prozentpunkte.
Diese Änderung ist jedoch unrealistisch, da eine Einheit ein Vielfaches der Standardabweichung darstellt.

Frage 2.d.2)

Welcher Anteil der Datenvariation wird genutzt, um für fixe Bundeslandeffekte zu kontrollieren?

Für die Schätzung der fixen Bundeslandeffekte wird die Datenvariation zwischen Bundesländern aufgebraucht (zwischen-Einheiten-Datenvariation).

Frage 2.e.1)

Erläutern Sie mögliche Verletzungen der Exogenitätsannahme und deren Konsequenzen.

Exogenitätsannahme: 𝐸 [ 𝑢_𝑖∣ 𝑚_𝑖,₅₀,𝑥_𝑖,39 ] = 0.

Verletzungen können auftreten, wenn:

Die Ergebnisvariable und mindestens eine erklärende Variable simultan bestimmt werden (Simultanitätsverzerrung).
Relevante Variablen unbeobachtet bleiben (Omitted Variable Bias, OVB). Beispiel für OVB: Unbeobachtete Variable wie Talent beeinflusst sowohl Bildung als auch Lohn, was zu einer Korrelation zwischen dem Fehlerterm und den erklärenden Variablen führt.

Frage 2.d.1)

Warum kontrollieren die Autoren in Spalte (3) der Tabelle 3 für fixe Bundeslandeffekte?

Fixe Bundeslandeffekte sollen die Einflüsse auf die abhängige Variable auffangen, die von unbeobachteten, zeitunabhängigen und bundeslandspezifischen Faktoren ausgehen.

Frage 2.e.2)

Wie adressieren Braun und Kvasnicka (2014) mögliche Verletzungen der Exogenitätsannahme?

Verwendung eines Instrumentalvariablen-Modells (IV) mit Instrument 𝑍_𝑖 , das gewichtete Distanzen zwischen Ziel- und Herkunftsregionen der Vertriebenen darstellt: 𝑍_𝑖 = ∑_𝑆 (dist_𝑖𝑠 ⋅ popshare_𝑠,39)
Zweistufige KQ-Schätzung (2SLS). In der ersten Stufe wird 𝑚_𝑖,50 in einen exogenen und einen endogenen Teil zerlegt. Der IV-Schätzer ist konsistent, wenn folgende Annahmen gelten: 𝑍_𝑖 ist ein relevanter Faktor. 𝑍_𝑖 ist ein ausgeschlossenes Instrument. 𝑍_𝑖 ist exogen (nicht korreliert mit den Fehlertermen).

Frage 2.d.3)

Wie ändert sich der Anteil der Datenvariation, der in Spalte (3) zur Identifikation der Wirkung des Vertriebenenanteils genutzt wird?

In Spalte (3) wird nur die Variation innerhalb der Bundesländer (innerhalb-Einheiten-Datenvariation) genutzt.

Frage 2.b.)

Erklären Sie die Regressionsgleichung in Gleichung (9), die Braun und Kvasnicka (2014) für OLS-Schätzungen nutzen.

Die Regressionsgleichung lautet: 𝑦_𝑖= 𝛼 + 𝛽𝑚_𝑖,50 + 𝑥_𝑖,39𝛾 + 𝑢_𝑖y_i

𝑦_𝑖: Abhängige Variable, die den sektoralen Wandel misst, als Differenz des Anteils der erwerbstätigen Bevölkerung im nicht-landwirtschaftlichen Sektor zwischen 1939 und 1950.
𝑚_𝑖,50: Zentrale erklärende Variable, definiert als Bevölkerungsanteil Vertriebener in Region 𝑖 im Jahr 1950.
𝑥_𝑖,39 : Zusätzliche erklärende Variablen, gemessen für Region 𝑖 i im Jahr 1939 oder früher.
𝑢_𝑖 : Fehlerterm.

Es handelt sich um ein Level-Level-Modell.

Frage 2.a.)

Wie lautet die zentrale Forschungsfrage, die Braun und Kvasnicka (2014) untersuchen wollen?

Wie wirkt sich Immigration auf sektoralen Wandel aus?
Führt Immigration zur Expansion von Industrien mit hoher Arbeitsproduktivität relativ zur Größe der Industrien mit geringer Arbeitsproduktivität?

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IntOek Q&A IV.2