数据与方法
数据和分析数据的方法是基于证据的研究的基础。本主题领域的文章讨论了不同类型数据收集的价值，并解释了重要的统计和计量经济学方法，这些方法提供了总结和呈现信息的方法，以及识别和量化相关性或因果关系的方法。
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英国伦敦大学皇家霍洛威学院和德国IZA学院
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国内生产总值:还需要其他措施吗?更新
GDP只能概括一个国家状况的一个方面;GDP之外的其他指标也很有价值
芭芭拉·m·弗劳梅尼2022年4月国内生产总值(GDP)是经济健康状况的关键指标，可以很容易地在各国之间进行比较。但它也有局限性。GDP告诉我们今天发生了什么，但不能告诉我们增长的可持续性。大部分时间花在家庭生产上，但这些时间的价值并不包括在GDP中。GDP并不衡量幸福，所以即使GDP在上升，居民也可能不满意。此外，GDP不考虑环境因素，不反映个人在有偿就业之外的活动，甚至不衡量一个国家当前或未来潜在的人力资本。因此，补充措施可能有助于更全面地显示经济状况。更多的少 -
失业求职者的统计分析
越来越多的大数据可用性使得通过统计模型对失业求职者进行分析成为可能
统计模型可以帮助公共就业服务部门确定与长期失业有关的因素，并确定风险群体。随着越来越多的大数据可用性与新的机器学习技术相结合，这些分析模型的预测能力将得到提高，这种分析模型可能会变得更加突出。然而，为了达到最佳效果，数据分析师、政策制定者和个案工作者之间的持续对话是关键。实际上，在开发和实现这些工具时，需要规范性的决策。侧写的做法可能会对许多人进行错误的分类，它们可以加强但也可以防止现有的歧视模式。更多的少 -
函授测试研究更新
关于招聘中的歧视，我们可以学到什么?
Dan-Olof Rooth2021年1月反歧视政策在公众讨论中发挥着重要作用。然而，识别劳动力市场中的歧视性做法并非易事。对应测试提供了一种可信的方式来揭示招聘中的歧视，并为政策提供了确凿的事实，它提供了除非洲以外几乎所有大陆招聘中存在歧视的证据。这种方法包括将一模一样的求职申请发给发布职位的雇主——唯一的区别是一个标志着该群体成员身份的特征。更多的少 -
招聘强度更新
招聘强度对于理解劳动力市场的波动至关重要
R.杰森·费伯曼2020年7月在招聘新员工时，除了发布招聘公告外，雇主还使用各种不同的招聘方法，例如调整教育、经验或技术要求，或提供更高的工资。雇主利用这些替代方法的强度可以根据公司的业绩和商业周期而有很大差异。事实上，持续的低招聘强度在一定程度上解释了大衰退(Great Recession)后美国经济就业增长缓慢，以及随后扩张期间工资增长低于历史水平的原因。更多的少 -
利用自然资源冲击研究经济行为
自然资源冲击有助于研究低技能男性如何应对劳动力市场状况的变化
丹·a·布莱克2019年12月在全球不平等日益加剧的背景下，了解对低技能工人的需求发生变化时会发生什么是很重要的。由于自然资源冲击在本质上是全球性的，但对资源开采地区的劳动力前景具有高度地方性的影响，因此它们为评估面临当地劳动力市场条件极端变化时低技能男性的行为提供了独特的机会。这种情况可以用来评估广泛的结果，从教育和收入，到婚姻和生育状况，再到投票行为。更多的少 -
实证经济研究中的透明度
开放科学可以提高研究的可信度，但前提是要有正确的激励机制
克里斯蒂娜Blanco-Perez 亚伯Brodeur2019年11月开放科学和研究透明度运动旨在使研究过程更加可见，并加强结果的可信度。开放研究实践的例子包括开放数据、预注册和复制。开放科学的支持者认为，公开数据和代码使研究人员能够评估一项主张的真实性，并提高其可信度。反对者经常反驳说，重复实验成本高昂，而且开放科学的努力并不总是能得到成果发表的回报。更多的少 -
衡量收入不平等
对不平等的总结衡量标准各不相同，并给出了经济不平等随时间演变的不同图景
Ija Trapeznikova2019年7月经济学家使用各种指标来衡量收入不平等。本文讨论了最常用的测量方法——洛伦兹曲线、基尼系数、十分位数比、帕尔马比和泰尔指数——以及它们的优点和局限性。同样重要的是选择衡量对象:税前和税后收入、消费和财富都是有用的指标;不同的收入来源，如工资、资本收益、税收和福利都可以被检查。了解经济不平等的维度是选择正确的政策来解决这个问题的关键的第一步。更多的少 -
测量工作时间的重要性和挑战更新
正确地测量工作时间很重要，但不同的调查可能会有不同的结果
工作时间是估算生产率增长和小时工资的关键组成部分，也是一个有用的周期性指标，因此正确衡量工作时间很重要。美国劳工统计局(BLS)在几项调查中收集了工作时间的数据，并发布了四个广泛使用的衡量平均每周工作时间的系列。这个系列讲述了不同的关于每周平均工作时间的故事和趋势，但关于工作时间的周期性行为的故事本质上是相似的。这里总结的研究解释了水平上的差异，但只是趋势上的一些差异。更多的少 -
衡量个人风险偏好
激励措施被认为是衡量个人风险偏好的黄金标准，但这是正确的吗?
凯瑟琳·c·埃克尔2019年6月在许多情况下，风险规避是一个重要因素，包括个人关于投资或职业选择的决定，以及政府关于影响环境、工业或健康风险的政策的选择。风险偏好是通过调查或带有真实结果的激励游戏来衡量的。回顾衡量个人风险厌恶的不同方法表明，最佳方法将取决于所提出的问题和研究的目标人群。特别是，经济学家关于激励游戏的黄金标准可能在所有情况下都优于调查。更多的少 -
代际收入持续性更新
代际持久性的测量可以表明机会平等，但两者之间的关系并不明确
乔布莱登2019年1月代际收入之间的强烈联系——来自贫困家庭的孩子成年后可能也很贫穷——经常被认为是机会不平等的一个指标。对这种“代际持续性”或缺乏代际流动性的研究，衡量了父母的社会经济地位与其子女成年后社会经济地位之间关系的强度。然而，机会平等和代际持久性的共同衡量标准之间的联系并不像人们通常认为的那样明确。为了帮助解释，研究人员经常比较跨时间和空间的测量，但必须认识到可靠的测量需要克服重要的数据和方法上的困难。更多的少