Verbesserung der Datengrundlage der Mindestlohnforschung mittels maschineller Lernverfahren

Florian Dumpert, Martin Beck
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Abstract

Zusammenfassung

Mit der Einführung des allgemeinen gesetzlichen Mindestlohnes zum 1. Januar 2015 stieg der Bedarf an geeigneten Daten für die Evaluation der Mindestlohnwirkungen. Die Mindestlohnkommission empfahl daher in ihrem ersten Bericht an die Bundesregierung die Verknüpfung der Integrierten Erwerbsbiografien mit der Verdienststrukturerhebung. Die Paneldaten der Integrierten Erwerbsbiografien sollen durch die Verknüpfung mit ansonsten fehlenden Angaben zum Bruttostundenverdienst bzw. zur Mindestlohnbetroffenheit aus der Verdienststrukturerhebung angereichert werden, um so die Analysemöglichkeiten zu verbessern. Sowohl ein deterministisches als auch ein probabilistisches Record Linkage waren aus rechtlichen Gründen nicht umsetzbar. Daher hat das Statistische Bundesamt die Option einer Anreicherung der Integrierten Erwerbsbiografien mit Informationen zur Mindestlohnbetroffenheit aus der Verdienststrukturerhebung auch mittels maschineller Lernverfahren geprüft. Im Fokus standen die Methoden „Random Forest“ und „Boosting“, die keine Verknüpfung oder Weitergabe von Einzeldatensätzen erfordern und daher datenschutzrechtlich handhabbar sind. Über die konkrete Vorgehensweise, speziell die getesteten Modellierungsvarianten für die Teilpopulationen Vollzeit‑, Teilzeit- und geringfügig entlohnte Beschäftigte, wird in diesem Beitrag ausführlich berichtet.

Die vorliegende Untersuchung hat gezeigt, dass entsprechende Modelle prinzipiell erlernbar sind und es somit grundsätzlich möglich ist, die Integrierten Erwerbsbiografien um eine Angabe zur Mindestlohnbetroffenheit zu ergänzen. Deutlich erkennbar wurde im Zuge der Untersuchungen aber auch der Zielkonflikt zwischen Sensitivität und positivem Vorhersagewert, das heißt der Konflikt zwischen dem Ziel, möglichst alle vom Mindestlohn betroffenen Beschäftigten als solche zu klassifizieren, und dem Ziel, bei dieser Klassifikation möglichst keine vom Mindestlohn nicht betroffenen Beschäftigten, irrtümlich als „vom Mindestlohn betroffen“ zu kennzeichnen. In der Praxis muss diesem Zielkonflikt bei der Auswahl der eingesetzten Modelle in Abhängigkeit vom angestrebten Analysezweck Rechnung getragen werden.

Ob, wann und wie die Resultate der vorliegenden Untersuchung in den Integrierten Erwerbsbiografien konkret umgesetzt werden können, bedarf weiterer Untersuchungen und Festlegungen.

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使用机器学习方法改进最低工资研究的数据库
摘要随着2015年1月1日通用法定最低工资的出台,对评估最低工资影响的适当数据的需求增加。因此,最低工资委员会在提交给联邦政府的第一份报告中建议将综合就业传记与收入结构调查联系起来。综合就业简历的面板数据应与其他缺失的小时总收入数据联系起来。为了提高分析的可能性,有必要补充最低工资对收入结构调查的影响。由于法律原因,确定性和概率性记录链接都是不可行的。因此,联邦统计局研究了通过机器学习方法,利用收入结构调查中的最低工资信息丰富综合就业传记的选择。重点是“随机森林”和“助推”方法“不需要链接或传递单个数据集,因此根据数据保护法是可以管理的。因此,从根本上说,可以用最低工资的指示来补充综合就业传记。然而,在调查过程中,敏感性和阳性预测值之间的目标冲突,即将尽可能受最低工资影响的所有员工归类为此类员工的目标与避免尽可能多的不受最低工资的员工归类的目标之间的冲突,在实践中,在根据分析的预期目的选择所使用的模型时,必须考虑到这种目标冲突。
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