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定量政策评估可以受益于一套丰富的用于分析计数数据的计量经济学方法
通常情况下，经济政策的导向是以计数来衡量的结果。使用基本计算尺度的经济变量的例子有:作为生育率指标的子女人数、作为保健需求指标的医生就诊次数、以及作为雇员偷懒指标的缺勤天数。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。用两个实例说明了估计和解释。
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关于快速、意外的难民潮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一个主要关注点。因为移民决定是否迁移和迁移到哪里，所以移民人口通常由具有不同于随机选择样本特征的个体组成。一种解决方案是关注内战和自然灾害等事件，这些事件导致难民迅速和意外地涌入一个国家，与他们的个人特征、地点和就业偏好无关。这些“自然实验”得出的估计值发现，对本土工人的就业有很小的负面影响，但对工资没有影响。
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选择正确的绩效衡量标准可以为政策和管理决策提供信息并改善决策
衡量工人的生产率对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，并最终设计更好的雇佣合同和提高生产率，政策制定者和管理者需要了解现有指标的优缺点。
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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，非正式工人比正式工人要多，然而，对于是什么使工人或公司变得非正式，以及如何衡量其程度，人们仍然感到困惑。非正式工作和非正式经济活动意味着巨大的效率和福利损失，表现在低生产率、低收入、不合标准的工作条件和缺乏社会保险。对于政策制定者来说，与其纠结于非正式性的定义和衡量标准，还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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需要采取一致的移民措施，以了解移民模式及其对劳动力市场结果的影响
国际移徙改变了移徙的个人和家庭以及东道国和原籍国的社会经济条件。然而，研究和追踪这些活动的数据在很大程度上是不充分的或缺失的。了解这些数据限制的原因和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资料将带来许多广泛的好处，包括改进人口估计和更清楚地了解某些移徙者为何选择某些目的地。
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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，比如福利慷慨程度的变化
想象一下，一个政府面临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。社会福利会因此提高吗?是否会有一些群体是赢家，而另一些群体是输家?就业人员和失业人员之间的福利差距是否会扩大?“幸福数据”提供了一种新的方法来进行这类评估。这些数据使我们能够跟踪整个人口的福祉，以及像就业和失业人员这样的子群体，并将结果与相关的政策变化联系起来。
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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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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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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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