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新的数据来源带来的挑战可能需要新的技能
大数据指的是规模更大、频率更高、通常更个性化的信息的数据集。例子包括家庭智能传感器收集的数据或Twitter上的推文聚合。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，在大型数据集中，机器学习方法大放异彩。为了在经济学中充分利用大数据，我们需要新的分析方法。因此，研究人员和政策制定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。
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“幸福数据”可能有助于评估新的劳动力市场政策对福利的影响，比如福利慷慨度的变化
想象一下，一个政府面临着一个有争议的政策问题，比如是否应该削减失业救济金水平。社会福利会因此上升吗?会有一些群体是赢家而另一些群体是输家吗?就业者和失业者之间的福利差距会扩大吗?“幸福数据”提供了一种进行这类评估的新方法。这些数据使我们能够跟踪整个人口的福祉，也包括就业和失业人口等子群体，并将结果与相关政策变化联系起来。
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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
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。
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比定义和衡量非正式性更重要的是专注于减少其有害后果
在全球范围内，非正式工作者比正式工作者多，但对于是什么使工人或公司是非正式的，以及如何衡量是非正式的程度，人们仍然感到困惑。非正规工作和非正规经济活动意味着在生产率低、收入低、工作条件不符合标准以及缺乏社会保险方面的巨大效率和福利损失。对于政策制定者来说，与其在非正式性的定义和衡量标准上争论不休，不如解决非正式性的相关问题，以减轻其对效率和福利的负面影响。
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谷歌搜索活动数据是一项非传统的调查，充满了公正，揭示了需要正确问题的答案
使用谷歌搜索活动数据可以帮助实时和高频率地检测世界各地广泛的突发社会经济趋势。如此丰富的数据是持续不断、越来越普遍的信息数字化的结果。搜索活动数据与更传统的经济衡量方法形成了鲜明对比，后者仍是为计算能力稀缺的早期时代量身定制的。搜索活动数据可用于更及时、知情和有效的政策制定，以造福社会，特别是在危机时期。事实上，有了这样的数据，理论和支持理论的数据之间的关系就发生了转变。
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有效的衡量可以帮助政策制定者从创业中获得各种各样的收益
政策制定者依靠企业家创造就业机会、提供收入、创新、纳税以支持公共收入、在行业中创造竞争等等。由于其高度异质性，创业措施的选择至关重要，影响着对潜在和现有政策的诊断、分析、预测和理解。一些需要衡量的关键方面包括如何(自主创业、新公司成立)、为什么(必要性、机会)和什么(增长)。因此，对政策制定者来说，更好地了解衡量企业家精神的挑战是一项必要和富有成效的投资。
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需要对移民进行一致的衡量，以了解其模式及其对劳动力市场结果的影响
国际移徙改变了移徙者和家庭以及东道国和原籍国的社会经济状况。然而，用于研究和跟踪这些运动的数据在很大程度上是不充分或缺失的。了解这些数据限制的原因以及最近开发的克服这些限制的方法对于实施有效的政策至关重要。改进关于全球移徙模式的现有信息将带来许多广泛的好处，包括改善人口估计，并更清楚地说明某些移徙者为什么选择某些目的地。
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选择正确的绩效指标可以为政策和管理决策提供信息和改进
衡量工人的生产率对公共政策和私营部门的决策很重要。由于缺乏可靠的方法来确定员工的生产力，公司通常使用特定的绩效衡量标准，比如不同的激励措施如何影响员工的行为。公共部门还利用这些措施监测和评价教师等人员。为了选择正确的绩效衡量标准，从而设计更好的雇佣合同并提高生产率，政策制定者和管理者需要了解现有衡量标准的优缺点。
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将调查数据和管理数据结合起来越来越受欢迎，尽管数据访问仍然受到高度限制
行政记录数据与调查数据的相互促进为科学和政策相关研究提供了巨大的潜力。最近的两个变化扩大了创建此类关联数据的潜力:数据源可用性的改进和数据匹配技术的进步。这些发展反映在越来越多的劳动经济学学术论文中，这些论文使用了关联调查和行政数据。虽然使用关联数据的研究数量仍然很少，但趋势明显是上升的。然而，放缓增长的是对数据安全和隐私的担忧，这阻碍了数据访问。
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与大多数经合组织国家不同，在过去15年里，以色列的就业率和参与率都有了很大的提高
在1980年代和1990年代就业率和参与率下降之后，以色列在过去15年里设法扭转了这些趋势。与此同时，失业率也大幅下降。新加入的劳动力大多来自教育程度较低的地区，很多人年龄相对较大。他们加入劳动力大军是为了应对福利支出的削减和法定退休年龄的提高。由于劳动收入的增长，各人口群体的家庭净收入都有所增加;然而，家庭之间的不平等有所增加。
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