Econometrics estimates relationships in labour data: how technology, training and policies affect employment and wages. In this field it evaluates programmes, measures displacement effects and projects workforce needs, with uncertainty stated.
Econometrics applies statistical methods to economic data to estimate relationships, test theories and forecast. It provides empirical evidence on how shocks and policies affect economic outcomes. In work and skills, society and human development and artificial intelligence, econometric evidence estimates how disasters, pandemics and financial shocks affect output, employment and prices. It informs the economic case forreducción del riesgo. The canonical description is onSTEM Commons.
Displacement effects with linked data
Linked employer-employee data follow workers after layoffs to estimate earnings losses and re-employment, compared with similar workers not displaced.
Training programme evaluation
Training and employment programmes are evaluated with comparison groups to estimate effects on employment and earnings.
Workforce projections
Supply and demand models project future skill needs by occupation under scenarios, with ranges rather than single numbers.
03Métodos y evidencia
How labour econometrics is modelled, measured and tested.
El modelo, sus supuestos, sus datos y su incertidumbre, en la forma en que un científico o un ingeniero los comprobaría. Las estructuras siguen métodos publicados. Los valores representados son ilustrativos, no hallazgos.
Modelo de sistema
The couplings between the systems in labour econometrics: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
Principios rectores FAIR · GO FAIR y FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientación para un tratamiento coherente de las incertidumbres · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comité sobre Satélites de Observación de la Tierra
04Datos
Lo que consume el método.
Datasets and records used by econometrics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed inel registro de fuentes.
Datos
Función
Etiqueta
Linked employer-employee data
Worker histories
Estadísticas publicadas
Registros del programa
Participación
Estadísticas publicadas
Labour force surveys
Projections
Estadísticas publicadas
05Proceso
Cómo funciona el proceso.
Process explorer · Process
Labour econometrics: PRISMA 2020 review reporting
10 steps·4 etapas
Proceso
Labour econometrics: PRISMA 2020 review reporting
PRISMA 2020 es una directriz de comunicación para revisiones sistemáticas; los pasos siguen su lista de verificación, no una secuencia obligatoria, y ningún documento de Nexus la adopta.
01 Plan
01Registro y protocoloRegistro · El equipo de revisiónLa directriz pide los datos de registro, el acceso al protocolo y cualquier modificación.
02Criterios de admisibilidadRegistro · El equipo de revisiónLa directriz pide los criterios de inclusión y exclusión y cómo se agruparon los estudios.
02 Buscar y seleccionar
03Búsqueda: fuentes y estrategiasPaso · El equipo de revisiónLa directriz pide las fuentes de información y las estrategias de búsqueda completas. No fija qué fuentes se utilizan.
04Selección de los estudiosPaso · El equipo de revisiónLa directriz pregunta cómo se determinó la admisibilidad de los estudios, incluido cuántos revisores realizaron el cribado. No fija el número de revisores.
05Diagrama de flujoRegistroEl diagrama de flujo muestra el número de registros encontrados, el número de estudios incluidos y los motivos de exclusión.
03 Analizar
06Recopilación de datosPaso · El equipo de revisiónLa directriz pregunta cómo se recopilaron los datos de los informes y qué elementos de datos se buscaron.
07Riesgo de sesgoPaso · El equipo de revisiónLa directriz pide los métodos y herramientas utilizados para evaluar el riesgo de sesgo.
08SíntesisModelo · El equipo de revisiónLa directriz pide las medidas del efecto y los métodos de síntesis. No prescribe el metanálisis.
09Certeza de la evidenciaPaso · El equipo de revisiónLa directriz pide los métodos utilizados para evaluar la certeza y comunica el resultado por cada desenlace. No nombra ninguna escala de gradación.
04 Informe
10Informe de revisiónRegistroLa directriz ayuda a los autores a comunicar por qué se realizó la revisión, qué hicieron y qué encontraron.
serie ReportsOutline of an externally published reporting guideline, not a Nexus process and not a record of operation. PRISMA 2020 mainly covers reviews of intervention effects. No Nexus page names it. Every programme is at service level R0.
06Validación
Cómo se verifican los resultados.
Models are assessed through specification tests, robustness checks and out-of-sample performance. Results are compared across datasets and methods.
Verificación
Cómo se hace
Comparison group validity
Comparison workers are matched on pre-displacement histories
Projection back-testing
Past projections are compared with outcomes
Robustez
Results are tested across specifications
Endogeneity, measurement error and structural change can bias estimates. Relationships may shift under extreme conditions.
What are the limits of econometrics in this field?
Endogeneity, measurement error and structural change can bias estimates. Relationships may shift under extreme conditions.
¿Cómo se verifican los resultados?
Models are assessed through specification tests, robustness checks and out-of-sample performance. Results are compared across datasets and methods.
¿Son reales los valores de esta página?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Reports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
GCRIFuturo del trabajo y competenciasPerspectiva prospectivaNota de evidencia
No envíe nunca datos personales, detalles sensibles de infraestructura ni nada que no tenga derecho a compartir. Un aporte se revisa antes de su uso; enviarlo no confiere autoría ni derechos editoriales, y el patrocinio nunca compra un hallazgo.
Futuro del trabajo y competencias
Aporte un método, un conjunto de datos o una pregunta.
La información y las consultas están abiertas hoy. Una consulta recibe una referencia e indica el siguiente paso; las solicitudes, pagos, asignaciones de cómputo y registros solo se abren cuando existen su equipo, sus condiciones y la capacidad de revisión.
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