This study investigates the effect of survey refusal and noncontact on the nonresponse error in the household survey. For this purpose we analyzed the data of the interviewer's field work report. The survey data quality is affected by nonresponse rate and nonresponse error, and also nonresponse rate measures the reliability of the survey data. The household survey mainly contains two types of nonresponses of refusals and noncontacts. These refusals and noncontacts have different effect on the nonresponse error. This could be a venue for future research interested in decreasing the error due to noncontacts and refusals.
The Korean Economically Active Population Survey (KEAPS) is a national survey that produces employment-related statistics. The main purpose of the survey is to find out the economic activity status (employed/ unemployed/ non-employed) of the people. KEAPS has a unique characteristics caused by the survey method. In this study, through understanding of structural non-response and utilization of past data, we would like to present an improved imputation model. The performance of the proposed model is compared with the existing model through simulation. The performance of the imputation models is evaluated based on the degree of mathing/nonmatching rates. For this, we employ the KEAPS data in November 2019. For the randomly selected ones among the total 59,996 respondents, the six explanatory variables, which are critical in determining the economic activity states, are treated as non-response. The proposed model includes industry variable and job status variable in addition to the explanatory variables used in the precedent research. This is based on the linkage and utilization of past data. The simulation results confirm that the proposed model with additional variables outperforms the existing model in the precedent research. In addition, we consider various scenarios for the number of non-responders by the economic activity status.
Main monthly household surveys conducted by Korea National Statistical Office are economically active population survey(EAPS) and household income and expenditure survey(HIES). Samples of these two surveys are redesigned every 5 years based on Census. This paper is about sample redesign of household survey conducted in 2002 based on 2000 Census. Main improvements of 2002 sample redesign are the introduction of rotation sampling system, the expansion of HIES survey area from urban to whole country and the foundation of basement to make small area estimation for the unemployment statistics. Also the number of sample households within a enumeration district(ED) is reduced from 24 to 20. That makes it possible to select more ED samples which provides better precision for EAPS and HIES. To select representative samples for the population, different classification index is used for each metropolitan area and provinces.
This article discusses the issues of the estimated size and characteristics of irregular employment work force in Korea after IMF economic crisis in 1997. The issues of the estimated size of irregular employment work force originated from different concepts and its operationalizations among the labor economists, despite their utilization of the same labor force data, 'Economically Active Population Survey(EAPA)' collected from Korea National Statistical Office(KNSO). And the issues contribute toward the understandings of the irregular employment and the limits of the EAPA, despite its various usefulness. This article also describes the summary characteristics of irregular employment work force from both sides of labor supply and its demand. The major characteristics of irregular employment work force on the labor supply side appears in the concentration of social minorities, i.e. woman, the aged, lower educated and skilled populations. On the labor demand of irregular employment work force, the majority of it concentrated on the establishments under 10 employees, and probably the important incentives for irregular employment work force of the firms is labor cost efficiency. Finally, this article propose an alternative against the discrimination between the regular and irregular work force.
The recession caused by the COVID-19 crisis has features that could disproportionately harm female employment. Risk of infection and social distancing measures may have disrupted jobs in face-to-face industries, which have traditionally hired more women than men. School closures and a consequent increase in childcare and homeschooling demands may have discouraged labor market participation by working mothers. Using the Economically Active Population Survey, I examine how female employment was affected by each factor. I find that the gender gap in the Employment to Non-participation (E to N) transition rates is twice as large as the gap in the Employment to Unemployment (E to U) transition rates. Women's overrepresentation in the face-to-face industries accounts for most of the gap in the E to U transition but only a third of the gap in the E to N transition. The rise in non-participation is especially pronounced among married women aged 39-44, the group most likely to have elementary-school-age children.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.11
no.3
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pp.583-595
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2004
For the Korean Economically Active Population Survey(EAPS), we consider the composite estimator based on logistic regression model to estimate the unemployment rate for small areas(Si/Gun). Also, small area estimation technique based on hierarchical generalized linear model is proposed to include the random effect which reflect the characteristic of the small areas. The proposed estimation techniques are applied to real domestic data which is from the Korean EAPS of Choongbuk. The MSE of these estimators are estimated by Jackknife method, and the efficiencies of small area estimators are evaluated by the RRMSE. As a result, the composite estimator based on logistic model is much more efficient than others and it turns out that the composite estimator can produce the reliable estimates under the current EAPS system.
This paper investigates why is the unemployment outflow rate into employment so high and why do the precarious workers have short unemployment spell after the economic crisis. Using the matched panel data of the Economically Active Population Survey. This paper points out that, in spite of the fact that most spells of unemployment are quite short, a very substantial portion of the unemployed experiences multiple unemployment spells over a period of time. Also recurrent unemployment leads to very long total durations of unemployment. This evidence implies recurrent unemployment is as important as long-term unemployment under the poor social safety net system.
Almost all small area estimations are obtained by minimizing the mean squared error. Recently relative error prediction methods have been developed and adapted to small area estimation. Usually the estimators obtained by using relative error prediction is called a shrinkage estimator. Especially when data set consists of large range values, the shrinkage estimator is known as having good statistical properties and an easy interpretation. In this paper we study the shrinkage estimators based on logistic regression type estimators for small area estimation. Some simulation studies are performed and the Economically Active Population Survey data of 2005 is used for comparison.
This paper intends to provide information about whichgroups should receive particular attention from policies aimed at raising participation and employment. A detailed portrait of the diversity of non-employment is presented with description of the extent the under-represented groups stayed in situations of labor inactivity. Also, once in employment, how these groups move from one sector to another is a main interest in the analysis. Using longitudinal data (1998-2002) constructed from 'the economically active population survey', I followed individuals over a five-year period and analyzed how frequently inactive persons enter the labor market and how they change industries and statuses.
Using the data of Economically Active Population Survey and GOMS, we analyze youth employee's labor mobility. We found the causes of the youth employee's labor mobility as follows: work environment, salary, enterprise's vision, job satisfaction, job mismatching, organizational culture, mismatching of work and housing and so on. On the basis of results, we proposed a step by step solutions. The resulting policy implication is that rather than raising job finding rate of the unemployed youths, we need to focus more on reducing job mismatching.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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