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失业率预期寿命:尽可能了解现实

Posted: Mon Mar 24, 2025 7:03 am
by rosebaby50955
Insee 还在其分析中使用了所有这些详细数据。2023 年 3 月经济报告中的这一见解证实了这一点,该报告根据不同类别的家庭(年轻或年老、居住在小城镇或大城市、中等或富裕)估算通胀差距。

对于失业问题,该研究所也尽力追踪劳动力市场的各种具体情况。失业率按季度计算,针对女性和男性以及三个年龄段(15-24 岁、25-49 岁和 50-64 岁)。每年根据社会职业类别(七种模式)、学历和失业持续时间,并按 币安数据 性别和年龄进行衡量。所有导致失业率的变量均遵循国际劳工局(ILO)的定义,有助于公共决策者更好地针对受影响最严重的人群。

INSEE 还每季度测量地区和部门层面以及 302 个就业区的失业率。

让我们以预期寿命来结束这篇简短的回顾。该数据区分了男性和女性,经常被用来报告科学进步、比较各国的医疗卫生系统或引发有关工作时间的争论。 INSEE 最近推出了一款工具,可以按年龄、部门,尤其是生活水平、资历或社会类别提供非常简单的预期寿命。这很好地验证了第一位统计学家说过的一句话 :“ 在这个平均值的背后,隐藏着一个截然相反的现实 。”

 

其他国家在做什么?
大多数统计机构都使用数据匹配。在欧洲层面,人们建议采用这些措施,就像使用行政资源一样,以限制成本并减轻人们参与调查的负担。因此,欧洲统计实践守则的两项原则提到了这些目标:原则 9 为不给报告人造成过度负担“为了避免数据请求的增加,应尽可能调动行政或其他来源的数据”和原则 10 为成本效益“有效利用资源;尽一切努力提高对行政或其他数据来源的统计利用并限制直接调查的使用。

在我们的加拿大同事中,自 1986 年以来,匹配一直是特定法律文本的主题。根据 2019 年建立的框架,它最近接受了必要性和比例性审查。必要性原则旨在确保数据处理给加拿大社会带来利益。对于比例原则,加拿大统计局的专家决定如何只收集必要的数据,同时考虑到数据的敏感性,并验证没有数据密集程度较低的替代方案来实现相同的目标。