数据和方法
数据以及用于分析数据的方法是循证研究的基础。本主题领域的文章讨论了不同类型的数据收集的价值，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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依赖计数数据模型
定量政策评价可受益于分析统计数据的一套丰富的计量经济学方法
Rainer温克尔曼2015年5月通常情况下，经济政策的目的是为了衡量结果。使用基本计数尺度的经济变量的例子有:作为生育指标的子女数量、作为保健需求指标的看医生次数、作为员工偷懒指标的旷工天数。有几种计量经济学方法可用于分析这些数据，包括泊松模型和负二项式模型。它们可以提供从标准线性回归模型中无法获得的有用见解。通过两个实证例子说明了估计和解释。更多的少 -
衡量妨碍正式工作的因素
正式工作有报酬吗?综合衡量税收和福利可以帮助确定对正式工作的激励和抑制因素
迈克尔•韦伯2015年12月来自转型经济体的证据表明，正式工作可能没有报酬，尤其是对低收入者而言。对工作抑制因素的综合测量，如正规化税率或边际有效税率，证实了这些测量与非正规工作概率之间的显著正相关。这些措施对于非正规性最高的低工资水平的影响尤其有用。想要增加正式工作的政策制定者可以使用这些衡量标准来确定低收入者的最佳劳动税率，并改革福利设计。更多的少 -
衡量就业和失业
是否应该重新审视衡量就业和失业的统计标准?
安德里亚Brandolini 艾丽亚娜一直幸运2018年8月衡量就业和失业对经济政策至关重要。国际公认的衡量标准(如基于标准定义的员工人数、就业人数和失业率)增强了跨时间和空间的可比性，但实际劳动力市场和政策议程的变化对这些传统公约提出了挑战。不同劳动力市场状态之间的界限模糊，使识别复杂化。每个州的个人经历可能有很大差异，这突出了每个就业或失业人员如何在统计指数中加权的重要性。更多的少 -
实验室实验能帮助制定人事政策吗?
雇主可以利用实验室实验来构建薪酬政策和激励方案
玛丽·克莱尔·维尔瓦2016年11月一家公司能通过改变薪酬方案来吸引不同类型的员工吗?增加薪酬以提高员工的积极性是否足够?公司应该根据员工的绝对表现还是相对表现来提供评估反馈?实验室实验可以通过确定人事政策变化对员工生产力和流动性的因果影响来帮助解决这些问题。尽管它们是在人工环境中收集的，但实验室发现的定性外部有效性现在得到了广泛认可。更多的少 -
劳动力市场的相对匮乏
参照群体的选择在很大程度上决定了主观剥夺，进而影响劳动力市场行为
保罗Verme2017年6月为什么不同的人口群体(如农村与城市、青年与老年人、男性与女性)对同一客观劳动状态的体验不同?一种假设是，相对于客观剥夺，人们更关心相对剥夺，他们更看重自己相对于同龄人(参照群体)的地位。在劳动力市场中检验这一假设的一种方法是，在控制界定人口群体的特征的同时，测量劳动力地位的个体差异。这一措施被称为“相对劳动剥夺”，可以帮助政策制定者更好地理解劳动索赔是如何产生的。更多的少 -
利用线性回归建立经验关系
线性回归是估计一个变量和一组其他变量之间关系的强大工具
Marno Verbeek2017年2月线性回归是通过将一个变量与一组变量联系起来来研究多个变量之间关系的强大工具。它可以识别一个变量的影响，同时调整其他可观察到的差异。例如，在控制了教育和经验等背景特征的差异后，它可以分析工资与性别的关系。线性回归模型通常用普通最小二乘来估计，它使观测样本值与模型拟合值之间的差异最小化。有多种工具可用于评估模型。更多的少 -
失业求职者的统计分析
随着大数据的日益普及，人们可以通过统计模型对失业求职者进行分析
统计模型可以帮助公共就业服务部门查明与长期失业有关的因素，并查明处于危险中的群体。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，提高了它们的预测能力，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 -
自然实验在迁移研究中的应用
关于快速、意外的难民流动的数据可以可靠地确定移民对本国工人劳动力市场结果的影响
赛门2015年10月估计移民对本土工人劳动力市场结果的因果影响一直是文献中主要关注的问题。由于移民决定是否移民以及向何处移民，移民人口通常由具有不同于随机选择样本的特征的个体组成。一种解决方案是关注内战和自然灾害等事件，这些事件会导致难民迅速而意外地涌入一个国家，而这些难民与他们的个人特征、地理位置和就业偏好无关。这些“自然实验”得出的估计结果发现，对本土工人的就业有轻微的负面影响，但对工资没有影响。更多的少 -
衡量收入不平等
衡量不平等程度的总结性指标各不相同，对经济不平等随时间的演变给出了不同的描述
Ija Trapeznikova2019年7月经济学家使用各种指标来衡量收入不平等。在这里，我们讨论了最常用的测量方法——洛伦兹曲线、基尼系数、十分位数比率、帕尔马比率和泰尔指数——以及它们的优点和局限性。同样重要的是衡量指标的选择: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，税收和福利可以检查。了解经济不平等的程度是选择正确政策来解决这一问题的关键第一步。更多的少 -
度量公司层面结果离散度的重要性
忽视公司层面结果的巨大差异，可能会造成对许多政策后果的误解
乍得Syverson2014年5月最近的研究显示，公司之间的业绩和增长存在巨大差异，这既推动了投入和产出的大规模重新分配，也受到了行业和市场中公司之间的重新分配(搅动)的推动。这些公司层面结果的差异和相关的公司流动率在微观经济和宏观经济尺度上影响许多经济政策(包括劳动导向和非劳动导向)，并受到这些政策的影响。正确评估这些政策需要熟悉公司层面变化和行业内部重新分配的来源和后果。更多的少