Bereitgestellt werden die Aufbereitungs- und do-files für alle Analysen und Robustheitschecks für den Aufsatz. Datengrundlage ist die fünfte Welle des Panel Arbeitsmarkt und Soziale Sicherung (PASS). Ein Scientific Use File dieses Datensatzes kann über das Forschungsdatenzentrum des IAB bezogen werden (http://fdz.iab.de/de/FDZ_Individual_Data/PASS.aspx); Datenschutzrichtlinien erlauben es nicht, die Daten direkt auf dem Replikationsserver bereitzustellen. Einzelne in den Datenanalysen genutzte Variablen, wie etwa Informationen zu den regionalen Arbeitslosenquoten, sind nur an Gastarbeitsplätzen im IAB zugänglich. Der Aufsatz ist im Kontext des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Projektes „Prekäre Beschäftigung und regionale Mobilität. Eine experimentelle Studie mit dem Faktoriellen Survey-Design“ (Projektleiter: Katrin Auspurg, Martin Abraham und Thomas Hinz; Projektmitarbeitende: Sebastian Bähr und Corinna Frodermann) entstanden. Im Zuge des Projektes wurden umfangreiche Datenaufbereitungen der fünften PASS-Welle vorgenommen, welche das von den Projektleitern konzipierte Faktorielle Survey Modul zur Stellenannahmebereitschaft enthält. Diese Datenaufbereitungen bildeten die Grundlage für weitere Aufsatzprojekte, die beispielsweise die Mobilitätsbereitschaft von Paarhaushalten oder Personen mit/ohne Arbeitslosigkeitserfahrung untersuchen. Die Aufbereitungsfiles (Ordner Aufbereitungen) sind daher breiter angelegt und nicht nur auf das Sample und die Analysen der vorliegenden Publikation zugeschnitten. Sie gehen wesentlich auf Corinna Frodermann, Sebastian Bähr und Arne Bethmann zurück. Selektionen und weitere Aufbereitungen für den vorliegenden Aufsatz sind in den do-files im Ordner „Analysen“ festgehalten. Alle relevanten do-files werden jeweils über einen master-do angesteuert. Für Hinweise auf mögliche Fehler oder Schwierigkeiten der Replikation sind wir dankbar. Noch ein Hinweis unsererseits: inzwischen wurde das Craggit-Modell in Stata fest implementiert, es kann dort über den Befehl churdle angesteuert werden, was die sehr (rechen-)aufwändige Schätzung von AMEs mit Standardfehlern über bootstrap-Methoden obsolet machen dürfte.
