Abe Dunn, Eric English, Kyle Hoo, Lowell Mason, Brian Quistorff

Working paper, CES 24-37

U.S. Census Bureau

2024

사회복지-고용노동, 일반공공행정-국가통계

이 보고서는 경제 통계에 빅데이터, 특히 급여 데이터를 통합하여 더욱 정확하게 지역 고용을 추정하는 방법을 검토한다. 급여 데이터를 통합하여 주 단위 고용 통계의 정확도가 크게 향상했으며 세분화된 카운티 단위 추정치의 개발도 달성한다. 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 팬데믹 기간에 더욱 정밀한 추정치를 이용하여 고용이 부진한 지역을 파악하고, 신속하고 효과적으로 정책에 개입했다. 급여 데이터를 공식 통계와 비교한 사례에서 일관된 정확성이 확인되며 이러한 데이터는 통계의 영역을 크게 확장할 수 있다. 빅데이터를 경제 측정에 충분히 활용하려면 데이터 모델을 정밀하게 구성하고 평가해야 한다. 이러한 접근 방식으로 정보에 기반한 의사 결정을 내리고 더욱 효과적인 정책을 개발한다.

https://www2.census.gov/library/working-papers/2024/adrm/ces/CES-WP-24-37.pdf

미국