Constructing Labor Market Transitions Recall Weights in Retrospective Data: An Application to Egypt and Jordan

To be able to redress retrospective panels into random samples and correct for any recall and/or design bias the data might suffer from, this paper builds on the methodology proposed by Langot and Yassin (2015) and extends it to correct the data on the individual transaction level (i.e. micro level). It creates user-friendly weights that can be readily used by researchers relying on retrospective panels extracted from the Egypt and Jordan Labor Market Panel Surveys (ELMPS and JLMPS respectively). The technique suggested shows that it is sufficient to have population moments – stocks and/or transitions (for at least one point in time) to correct over- or under-reporting biases in the retrospective data. The paper proposes two types of micro-data weights: (1) naive proportional weights and (2) differentiated predicted weights. Both transaction-level weights i.e. for each transition at a certain point in time, as well as panel weights i.e. for an entire job or non-employment spell, are built. To highlight the importance of these weights, the paper also offers an application using these weights. The determinants of labor market transitions in Egypt and Jordan are analyzed via a multinomial regression analysis with and without the weights. The impact of these weights on the regressions estimations and coefficients is therefore examined and shown significant among the different types of labor market transitions, especially separations.

ملخص

تعتمد هذه الورقة على المنهجية التي اقترحها  لانجووياسين (2015) بهدف معالجة المسوحات بأثر رجعي إلى عينات عشوائية وتصحيح أي استدعاء و / أو تصميم للتحيز الذى قد تعاني منه البيانات ويمتد ذلك إلى تصحيح البيانات على مستوى الفرد (أي المستوى الجزئي). هذه المنهجية  تخلق أوزان سهلة الاستخدام والتي يمكن استخدامها بسهولة من قبل الباحثين الاعتماد على المسوحات بأثر رجعي والمستخرجة من المسوح  التتبعية  لأسواق العمل في مصر والأردن على التوالي. وتشير هذه التقنية الى أنه يكفي أن يكون هناك لحظات مجمعة - الأسهم و / أو التحولات (نقطة واحدة على الأقل في الوقت المناسب) لتصحيح الإفراط أو تحت الإبلاغ عن التحيز في البيانات بأثر رجعي. وتقترح الورقة نوعين من الأوزان للبيانات الصغيرة: (1) أوزان نسبية ساذجة و (2) أوزان توقع متباينة. الأوزان على مستوى المعاملات أي لكل انتقال في نقطة معينة في الوقت المناسب، وكذلك الأوزان لوحة أي اللا مهمة بأكملها أو موجة غير مهنية، يتم بناؤها. لتسليط الضوء على أهمية هذه الأوزان، تقدم الورقة التطبيق باستخدام هذه الأوزان. ويتم تحليل محددات التحولات في سوق العمل في مصر والأردن من خلال تحليل الانحدار متعدد الحدود مع وبدون الأوزان. وبالتالي يتم فحص تأثير هذه الأوزان على تقديرات الانحدار والمعامل وظهرت بشكل كبير  بين أنواع مختلفة من التحولات في سوق العمل