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定量政策评估可以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，经济政策的目标是以计数方式衡量的结果。使用基本计数量表的经济变量的例子有：作为生育率指标的儿童人数、作为医疗保健需求指标的医生就诊人数以及作为员工偷懒指标的缺勤天数。有几种经济计量方法可用于分析此类数据，包括泊松模型和负二项模型。它们可以提供从标准线性回归模型无法获得的有用见解。估计和解释在两个实证例子中进行了说明。
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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地工人劳动力市场结果的影响
估计移民对本地工人劳动力市场结果的因果影响一直是文献中的主要关注点。由于移民决定是否移民以及移民地点，移民群体通常由具有不同于随机抽样的特征的个人组成。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、意外地涌入一个与其个人特征、地点和就业偏好无关的国家。这些“自然实验”得出的估计结果对本地工人的就业产生了很小的负面影响，但对工资没有影响。
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谷歌搜索活动数据是一项非常规的调查，充满了公正、公开的答案，需要正确的问题
使用谷歌搜索活动数据可以帮助检测，实时和高频率，在世界各地打破社会经济趋势的广泛范围。这些丰富的数据是信息数字化不断发展和越来越普遍的结果。搜索活动数据与更为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匮乏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，有了这些数据，理论和支持理论的数据之间的关系就发生了变化。
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尽管数据访问仍然受到高度限制，但将调查和管理数据相结合的做法越来越受欢迎
利用行政记录数据和调查数据相互促进，为科学和政策相关研究提供了巨大的潜力。最近的两项变化扩大了创建这种关联数据的潜力:数据源的可用性改善和数据匹配技术的进展。这些发展在越来越多的使用关联调查和管理数据的劳动经济学学术论文中得到了反映。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，对数据安全和隐私的担忧阻碍了数据访问，从而减缓了增长速度。
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“幸福数据”可能有助于评估新的劳动力市场政策的福利效应，如福利慷慨度的变化
想象一下，一个政府正面临一个有争议的政策问题，比如它是否应该削减失业救济金的水平。社会福利会因此而提高吗?一些集团会成为赢家，另一些集团会成为输家吗?就业和失业之间的福利差距是否会扩大?“幸福数据”为进行这类评估提供了一种新方法。这些数据让我们能够追踪整个人口的幸福状况，以及像就业和失业人群这样的子群体，并将结果与相关的政策变化联系起来。
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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决策
衡量工人的生产力对于公共政策和私营部门的决策都很重要。由于缺乏可靠的方法来确定工人的生产力，企业经常使用具体的绩效指标，如不同的激励措施如何影响员工的行为。公共部门也使用这些措施来监测和评估人员，如教师。为了选择正确的绩效衡量标准，从而设计出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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了解人们的历史有助于了解他们的现状和前进方向
来自纵向调查的信息将给定时刻的快照转换为具有时间维度的内容。它阐明了个人生活中的事件模式，并记录了老一辈和年轻一代之间的流动和不流动。它可以追踪男性和女性以及具有不同社会经济背景的人在生命历程中的不同路径。它可以将一个人生活、健康、教育、家庭和就业等方面的数据结合起来，并显示这些领域如何相互影响。它是连接影响人们生活的不同政策筒仓的理想选择。
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有效的衡量可以帮助决策者利用创业带来的各种好处
政策制定者依赖企业家创造就业、提供收入、创新、纳税以支持公共收入、在产业中创造竞争等等。由于其高度异质性的性质，创业措施的选择至关重要，影响对潜力和现有政策的诊断、分析、预测和理解。衡量的一些关键方面包括如何(自主创业、新公司成立)、为什么(必要性、机会)和什么(成长)。因此，对政策制定者来说，更好地了解衡量创业精神的挑战是一项必要的、富有成效的投资。
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需要一致的移民措施来理解模式和对劳动力市场结果的影响
国际移徙改变了移徙个人和家庭以及东道国和原籍国的社会经济条件。然而，用于研究和跟踪这些运动的数据大多不足或缺失。理解这些数据限制的原因以及最近制定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，包括改进人口估计，并更清楚地说明某些移徙者为何选择某些目的地。
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面板数据提供了一种有效且经济高效的方法来衡量随时间变化的行为和态度
稳定和变革是社会现实和经济进步的基本要素。横断面调查是在特定时间点提供特定问题信息的一种手段，但不提供任何关于普遍稳定性的信息。通过回顾性提问可以获得有限的变化信息，但这往往会受到“回忆偏见”的影响。然而，有效的变化信息对于评估贫困等现象是永久性的还是暂时性的至关重要。面板数据分析可以解决这些问题，并为有效的政策设计提供必要的工具。
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