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小组数据提供了一种有效和经济的方法来衡量行为和态度随时间的变化
稳定和变革是社会现实和经济进步的基本要素。横断面调查是一种在特定时间点提供关于具体问题的资料的手段，但不提供关于普遍稳定的任何资料。通过回顾性询问可以获得有限的变化信息，但这常常受到“回忆偏差”的损害。但是，关于变化的有效资料对于评估诸如贫穷等现象是永久的还是只是暂时的是必不可少的。小组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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谷歌搜索活动数据是一项非常规的调查，充满了公正的、揭示的答案，需要正确的问题
使用谷歌搜索活动数据可以帮助实时、高频率地发现全球范围内广泛的突破性社会经济趋势。这些丰富的数据是持续不断的、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鲜明对比，后者仍然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、更明智和更有效的政策制定，以造福社会，特别是在危机时期。事实上，拥有这样的数据会改变理论与支持理论的数据之间的关系。
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有效的衡量可以帮助政策制定者利用创业带来的各种各样的收益
政策制定者依靠企业家创造就业、提供收入、创新、纳税以支持公共收入、创造行业竞争等等。由于其高度异质性，创业措施的选择至关重要，影响对潜在和现有政策的诊断、分析、预测和理解。要衡量的一些关键方面包括如何(自主创业、新公司组建)、为什么(必要性、机会)和什么(增长)。因此，更好地了解衡量企业家精神的挑战对政策制定者来说是一项必要和富有成效的投资。
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将遗传数据纳入有效公共政策的设计中有潜在的价值，但也有一些风险
包含单个分子遗传信息的数据集的可用性和绝对数量都在快速增长。许多人认为，这些数据可以促进识别重要社会经济结果(如受教育程度和生育率)背后的基因。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，通过有效和安全地利用遗传数据，可以获得对社会经济结果的理解以及社会和教育政策设计的重大好处。
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新的数据来源带来了挑战，可能需要新的技能
大数据指的是规模更大、频率更高、往往更个性化的数据集。例如，家庭中的智能传感器收集的数据或Twitter上的tweet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，需要新的分析方法。因此，研究人员和政策制定者如果想要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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了解人们的历史有助于了解他们的现状和他们的前进方向
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东西。它阐明了个人生活中的事件模式，记录了老一辈和年轻一代之间的流动和静止。它可以跟踪男人和女人以及不同社会经济背景的人在整个生命历程中的不同道路。它可以将一个人的生活、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孤岛的理想选择。
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将调查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
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。最近的两个变化扩大了创建这种关联数据的可能性:数据源可用性的提高和数据匹配技术的进步。这些发展以其他方式反映在越来越多的劳动经济学学术论文中，这些论文使用了相关的调查和行政数据。虽然使用关联数据的研究数量仍然很少，但趋势明显上升。然而，对数据安全和隐私的担忧阻碍了数据访问，这减缓了增长。
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与大多数经合发组织国家不同，以色列在过去15年中在就业和参与率方面都有很大的增长
在1980年代和1990年代就业和参与率下降之后，以色列在过去15年中设法扭转了这些趋势。与此同时，失业率大幅下降。新的劳动力参与者大多来自教育水平较低的人群，其中许多人年龄相对较大。他们进入劳动力市场是对削减福利支出和提高法定退休年龄的回应。由于劳动收入的增长，所有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加剧。
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