关键的话题
数字化转型、大数据与工作的未来
数字技术已迅速融入我们的日常生活，例如通过数字支付系统和宽带基础设施的广泛普及。但是数字化对工作世界有什么影响呢？它是如何改变工作设计并影响世界不同地区的就业性质的？不同类型的数据（如“大数据”、谷歌搜索活动数据和分子遗传数据）在劳动力市场和我们未来社会的决策中可以和应该扮演什么角色？谁将是未来的企业家，谁将创新，将想法和知识转化为新产品和服务？“临时工经济”和其他非传统的工作关系会继续变得突出吗？机器人真的会占据我们所有的工作吗？回答这些问题并找到如何填补数字文盲和数字本地人之间不可避免的技能差距的解决方案，将在未来几年为决策者带来许多有趣的挑战。
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监管对生态创新和就业创造的影响更新
监管诱导的环境创新是否会影响就业？
霍巴赫2020年11月,新的环境技术（环境/生态创新）除了对环境产生积极影响外，还常常被视为潜在的就业机会创造者。环境监管可能会引发伴随着积极增长和就业效应的创新。最近的实证分析表明，引入更清洁的工艺创新，而不是基于产品的创新，也可能带来更高的就业率。其基本原理是，清洁技术可以节约成本，有助于提高企业的竞争力，从而对其市场份额产生积极影响。更多较少的 -
演出经济
非传统就业对许多人来说是一个巨大的机会，但它不会取代传统就业
保罗牡蛎, 2020年1月随着技术日益允许短期劳动合同和固定就业成本持续上升，从事非传统工作（独立承包商、临时工、“临时工”工人）的人数稳步增长。对于许多需要不到一名全职人员从事短期工作的公司和许多重视灵活性的工人来说，这创造了大量盈余。在经济萧条时期，非传统工作也可以作为替代安全网。非传统工作将继续变得更加普遍，尽管政策变化可能减缓或加速这一趋势。更多较少的 -
经济学中的大数据
新的数据来源带来的挑战可能需要新的技能
大数据指的是规模大得多、频率高得多的数据集，而且往往是更个性化的信息。例如，家庭中的智能传感器收集的数据或推特上的推特聚合。在小数据集中，传统的计量经济学方法往往优于更复杂的技术。然而，在大数据集中，机器学习方法大放异彩。需要新的分析方法来充分利用经济学中的大数据。因此，研究人员和决策者如果想充分利用这些新的大数据来源，就应该密切关注机器学习技术的最新发展。更多较少的 -
数字支付如何让企业家受益
数字支付通过允许更高效、更划算的金融交易，可以增加公司的利润
Leora Klapper2017年11月数字支付系统可以方便、经济地将企业家与银行、员工、供应商以及他们的商品和服务的新市场联系起来。这些系统可以通过减少旅行时间和费用，加快商业登记和营业执照和许可证的支付。数字金融服务还可以改善储蓄账户和贷款的获取。向工人支付电子工资可以提高安全性，减少向员工支付工资的时间和成本。然而，由于许多企业家和员工缺乏银行账户、数字设备和可靠的技术基础设施，因此也存在挑战。更多较少的 -
公共政策中分子遗传数据的作用是什么？
将基因数据纳入有效的公共政策设计中有潜在价值，但也存在一些风险
包含个体分子遗传信息的数据集的可用性和数量都在快速增长。许多人认为，这些数据可以帮助识别潜在的重要社会经济结果的基因，如受教育程度和生育率。反对者经常反驳说，好处还不清楚，而且对个人隐私的威胁是严重的。本文提出的初步探索表明，有效和安全地利用遗传数据可能会对理解社会经济结果以及社会和教育政策的设计产生重大好处。更多较少的 -
多重职业:职业道路还是困境?
兼职可以满足经济需求，但也可以产生新的技能和职业
Konstantinos Pouliakas2017年5月,在大多数经济体中，多份工作或“兼职”是一种重要的非典型就业形式。在数字化的推动下，新形式的工作可能成为未来发展的动力。然而，仍然存在许多误解，包括认为多份工作的人都是低技能工人，他们兼职主要是为了经济原因，或者认为这种做法在经济衰退期间增加。最近的文献强调了兼职和工作流动性之间的重要联系。多重工作可以提高工人的技能，激发企业家精神。更多较少的