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미국 실업 데이터는 Covid-19의 모든 영향을 캡처하지 못합니다.

제목 :CovID-19의 영향을 포착하기 위해 실업 데이터를 재구성하는 것 :신속한 정책 대응을위한 필수 수정

Covid-19 Pandemic은 전 세계 경제에 중대한 영향을 미쳐 전례없는 실업 수준을 초래했습니다. 그러나 기존의 실업 데이터는 종종 여러 제한으로 인해이 영향의 전체 범위를 포착하지 못합니다. 현재의 과제를 효과적으로 해결하고 효과적인 정책 대응을 공식화하려면 실업 데이터 수집 및보고 방법을 재구성하는 것이 필수적입니다. 실업 데이터가 전염병의 결과를 정확하게 반영 할 수 있도록하기위한 몇 가지 필수 수정 사항이 있습니다.

1. 실업의 정의를 확장 :

- 건강 문제, 보육 책임 또는 제한된 취업 기회와 같은 유행성 관련 상황으로 인해 적극적으로 일자리를 찾고 있지 않은 개인을 포함하도록 실업의 정의를 넓 힙니다.

2. 실업률을 고려하십시오 :

-실업률을 인정하고 측정합니다. 근로자가 풀 타임 근로를 찾도록 해당 시간 일자리에 고용 될 때 발생하거나 전염병의 산업에 미치는 영향으로 인해 현재 역할에 활용성이 낮아질 때 발생합니다.

3. 공연 근로자와 독립 계약자를 통합 :

- 많은 사람들이 전염병 관련 제한과 서비스 수요 감소로 인해 상당한 소득 손실을 경험했기 때문에 실업 데이터에 공식 근로자와 독립 계약자를 포함시킵니다.

4. 근무 시간 감소 시간 :

- 여전히 고용 된 사람들의 근무 시간 감소를 반영하지만 전염병으로 인해 작업 일정이 감소하는 사람들의 근무 시간을 반영합니다.

5. 포함 된 근로자 포함 :

- 일시적으로 해고되었지만 여전히 고용주와 공식적인 연결을 유지하는 고무적인 근로자에 ​​대한 데이터를 캡처합니다.

6. 계절 조정 조정 :

- 전통적인 계절적 변동이 현재 추세를 정확하게 반영하지 않을 수 있으므로, 유행성 조정 방법을 수정하여 유행성 조정 방법을 고용 패턴에 대한 고유 한 영향을 설명합니다.

7. 데이터 수집 방법 향상 :

- 기술을 활용하여 설문 조사 및 온라인 플랫폼 사용을 포함한 데이터 수집 방법을 개선하여 노동력의보다 포괄적 인 표현을 보장합니다.

8. 정기 데이터 업데이트 :

- 전염병 기간 동안 빠르게 변화하는 고용 환경을 포착하기 위해 적시에 빈번한 데이터 업데이트를 보장하십시오.

9. 데이터를 분리 :

- 성별, 인종, 연령 및 기타 인구 통계 학적 특성으로 분리 된 데이터를 제공하여 불균형을 식별하고 대상 정책 개입을 알립니다.

10. 투명성과 접근성 :

- 실업 데이터의 투명성과 쉬운 접근성을 보장하여 연구원, 정책 입안자 및 대중이 인구의 다른 부문에 대한 전염병의 영향을 분석 할 수 있도록합니다.

이러한 수정 사항을 구현함으로써 실업 데이터는 유행성의 노동 시장에 미치는 영향의보다 정확한 기압계가 될 수 있습니다. 이 강화 된 데이터는 정책 입안자들이 개인과 기업이 직면 한 문제를 해결하는보다 효과적인 정책과 프로그램을 개발하여 Covid-19의 경제적 결과를 완화하고 회복 노력을 가속화 할 수 있도록 강화할 것입니다.

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