On the measurement of tasks: Does expert data get it right? - Eduard Storm (RWI - Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung, 2022)
Using German survey and expert data on job tasks, this paper explores the presence of omitted-variable bias suspected in conventional task data derived from expert assessment. I show expert task data, which is expressed at the occupation-level, introduces omitted-variable bias in task returns on the order of 24-34%. Motivated by a theoretical framework, I argue this bias results from expert data ignoring workplace heterogeneity rather than fundamental differences on the assessment of tasks between experts and workers. My findings have important implications for the interpretation of conventional task models as task returns expressed at the occupation-level are overestimated. Moreover, a rigorous comparison of the statistical performance of various models offers guidance for future research regarding choice of task data and construction of task measures. – – Dieses Papier vergleicht Jobtätigkeiten basierend auf deutschen Umfragedaten sowie Einschätzungen von Experten:innen, um Verzerrungen durch ausgelassene Variablen in konventionellen Expertendaten zu untersuchen. Ich zeige auf, dass Expertendaten, die grundsätzlich auf Berufsebene ausgedrückt sind, zu einer Verzerrung des Ertrags von Jobtätigkeiten von 24-34% führen. Ein zugrundeliegendes theoretisches Modell legt nahe, dass diese Verzerrung auf nicht berücksichtigte Heterogenität von Tätigkeiten am Arbeitsplatz zurückzuführen ist statt auf fundamentale Differenzen in der Beurteilung von Tätigkeiten durch Beschäftigte und Experten:innen. Meine Ergebnisse haben wichtige Implikationen für die Interpretation von Arbeitsmarktmodellen, da eine Betrachtung auf Berufsebene zur Überschätzung der Erträge von Jobtätigkeiten führt. Des Weiteren bietet der statistische Vergleich verschiedener Modelle Handlungsempfehlungen für zukünftige Forschung hinsichtlich der Auswahl und Konstruktion von Tätigkeitsvariablen.
Keywords: C18; J24; J31; 330; Expert vs survey task data; workplace heterogeneity; omitted-variable bias