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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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“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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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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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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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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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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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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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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