文献类型：期刊文章

作　　者：中国经济大数据研究组[1] 黄冠华[2] 郑重[3] 杨雨成[4] 杨路[2] 孔京[2] 承孝敏[2,5] 杨周旺[2,6]

China’s Economic Big Data Research Group

机构地区：[1]不详 [2]中国科学技术大学 [3]宾夕法尼亚州立大学 [4]普林斯顿大学 [5]中国科学技术大学智慧城市研究院(芜湖) [6]中国科学技术大学大数据学院

出　　处：《统计研究》

基　　金：国家自然科学基金专项项目“大数据环境下面向宏观经济风险的审计监测预警研究”(71950011);国家自然科学基金面上项目“面向机器学习任务的优化建模与算法研究”(11871447)。

年　　份：2021

卷　　号：38

期　　号：12

起止页码：145-156

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2021_2022、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SKJJZZ、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：我国城镇登记失业率指标稳定在4%左右,难以较为准确反映就业动态;而劳动力调查样本量有限,城镇调查失业率对省以下各级行政区域代表性不足。本文将针对大数据的机器学习算法与针对传统统计数据的核算思想结合起来,基于某四百万人口城市2016—2018年的全样本行政大数据,利用机器学习算法,对每个城镇居民每个月的就业状态进行预测,再利用统计核算方法,估计出该城市的失业率。在个人层面,本文的模型在样本外测试集上的准确率达到96.7%。经过统计核算加总,本文估计的当地失业率在合理区间范围内,并表现出明显的周期性特征,对就业形势动态变化的刻画明显优于当地一年发布一次的登记失业率数据。本文基于个人层面的预测结果,进一步探讨了当地失业人口的性别与文化程度特征,以及再就业的时间规律。本文针对如何使用行政大数据辅助经济决策提出了新的范式,对大数据时代如何理解经济与制定政策具有参考意义。

关 键 词：行政大数据  机器学习  统计核算 失业率

分 类 号：C812[统计学类]