2.4.1.1 نيو يارڪ شهر ۾ Taxis

هڪ محقق تعليم حاصل ڪرڻ لاء ٽيڪسي ڊرائيور نيو يارڪ ۾ جو فيصلو ميڪنگ ٽيڪسي ميٽر کان وڏي ڊيٽا استعمال ڪيو. انهن انگن اکرن سان گڏ هن جي تحقيق لاء جاء والارڻ لاء هو.

سڄي شيء جي ڳڻپ جي سادي طاقت جو هڪ مثال هينري Farber جي مان اچي ٿو (2015) نيو يارڪ شهر ٽيڪسي ڊرائيور جي رويي جي مطالعي. جيتوڻيڪ هن گروپ inherently دلچسپ آواز نه ٿئي ته ان کي پورهيو معاشيات ۾ ٻه چٽاڀيٽي ۾ شادي ڪرائي جي جاچ لاء هڪ اسٽريٽجڪ ريسرچ سائيٽ آهي. ڪلاڪ جي تعداد ۾ اهي ڪم 1) سندن ڪلاڪ جي حساب سان اجورو کان ڏينھن-کي-ڏينهن، جي موسم ۽ 2 وانگر عنصر جي حصي تي مبني) ​​fluctuates: Farber جي تحقيق جي مقصدن لاء، نه ٽيڪسي ڊرائيور جي ماحول ۾ ڪم جي باري ۾ ٻه اهم خاصيتون آهن جي ڊرائيور جي فيصلن جي بنياد تي هر ڏينهن fluctuate ڪري سگهو ٿا. اهي خاصيتون ڪلاڪ جي حساب سان اجورو ۽ ڪلاڪ ڪم جي وچ ۾ تعلق جي باري ۾ هڪ دلچسپ سوال ڪرڻ جي ڏس. معاشيات ۾ Neoclassical ماڊلس گوئي ته ٽيڪسي ڊرائيور ڏينهن ڄڻ ته اهي اعلي ڪلاڪ جي حساب سان اجورو نه آھي تي وڌيڪ ڪم ڪري ڇڏي. ٻيو، ماڊلس رويي جي معاشيات کان انهيء جي سامهون گوئي. جيڪڏهن ڊرائيور هڪ خاص آمدني ٽارگيٽ-چوندا $ 100 رپيا ڏينھن-۽ ڪم مقرر ايتري قدر ته ٽارگيٽ ملاقات آهي، پوء ڊرائيور اپ ڏينهن ته اهي وڌيڪ ڪمائيندا آهن پر گهٽ ڪلاڪ ڪم ختم ڪري ڇڏي. مثال طور، جيڪڏهن توهان هڪ ٽارگيٽ earner هئا، توهان مٿي هڪ خراب ڏينهن (20 $ في ڪلاڪ) تي هڪ سٺي ڏينهن تي 4 ڪلاڪ ($ 25 في ڪلاڪ) ۽ 5 ڪلاڪ ڪم ختم ٿئي. پوء، ڊرائيور وڌيڪ ڪلاڪ ڏينهن تي اعلي ڪلاڪ جي حساب سان اجورو (جيئن ته neoclassical ماڊلس جي اڳڪٿي) يا ان کان وڌيڪ ڪلاڪ سان هيٺين ڪلاڪ جي حساب سان اجورو سان ڏينهن تي ڪم ڪندا (جيئن رويي جي معاشي، ماڊلس جي اڳڪٿي)؟

2013 ع، ڊيٽا ته هاڻي آهن - هن سوال جو جواب ڏيڻ لاء Farber هر ٽيڪسي سفر 2009 ع کان نيو يارڪ شهر cabs جي اختيار تي ڊيٽا حاصل ڪري عوامي موجود . هن ڊيٽا-جنهن کي برقي ميٽر جي گڏ ڪيو ويو آهي ته هن شهر taxis جي ضرورت هر سفر لاء معلومات جي ڪيترن ئي ٽڪر ٽڪر لاء استعمال-شامل آهن: وقت شروع، هنڌ، آخر وقت، آخر هنڌ، ڀتو شروع، ۽ ترڪيب (ته جي ترڪيب ڪنهن سان ادا ڪيو ويو ڪريڊٽ ڪارڊ). مجموعي ۾، Farber جي ڊيٽا کي لڳ ڀڳ 40 لک shifts دوران ورتو لڳ ڀڳ 900 ملين شغل تي ڄاڻ موجود (هڪ ڦيرائڻ هڪ ڊرائيور لاء کوٽائي تي هڪ ڏينهن جو ڪم آهي). حقيقت ۾، اتي پوء الله تعالي جي انگن اکرن هو، ته Farber صرف پنهنجي تجزيي لاء ان جي هڪ بي ترتيبي نموني استعمال ڪيو. هن ٽيڪسي ننڍن ننڍن ڊيٽا استعمال، Farber مليو ته سڀ کان ڊرائيور ڏينهن جڏهن اجورو، اعلي جي neoclassical نظريو سان برابر آھن تي وڌيڪ ڪم. هن جو مکيه پئجي ڪرڻ کان سواء، Farber heterogeneity ۽ Dynamics کان افضل سمجهڻ لاء انگن اکرن جي سائيز leverage ڪرڻ جي قابل هو. Farber مليو ته ڪجهه وقت کان پوء آيل ڊرائيور جتان اعلي اجورو ڏينهن تي وڌيڪ ڪلاڪ ڪم ڪرڻ جي سکڻ جي (مثال طور، اهي جيئن ته neoclassical ماڊلس predicts ڪانه کي معلوم ٿئي ٿو). ۽، نوان ڊرائيور جو وڌيڪ ٽارگيٽ earners وانگر ڪانه وڌيڪ هڪ ٽيڪسي ڊرائيور پئي بيزار ڪرڻ جو امڪان آهي. انهن کان وڌيڪ باريڪ پهچڻ، جنهن جي موجوده ڊرائيور جي هتان رويي جي وضاحت ڪرڻ ۾ مدد، جو ٻئي جي dataset جي ماپ جو سبب صرف ممڪن هئا. اھي اڳ پڙهائي ته وقت جو هڪ مختصر عرصي تي ٽيڪسي ڊرائيور جي هڪ ننڍڙي تعداد کان پيپر سفر تختيون (مثال طور، استعمال ۾ لڳائڻ لاء ممڪن نه ھجي ھا Camerer et al. (1997) ).

Farber جي مطالعي وڏي ڊيٽا کي استعمال ڪري هڪ اڀياس لاء هڪ بهترين-معاملي کي بند ڪيو ويو. پهريون، ڊيٽا کي غير نمائندو نه هئا، ڇاڪاڻ ته هن شهر جي ضرورت ڊرائيور ڊجيٽل ميٽر استعمال ڪرڻ. ۽، ان جي ڊيٽا ڇاڪاڻ ته ڊيٽا ته شهر جي گڏ ڪيو ويو پيارو جي ڊيٽا ته Farber گڏ ھا لاء بند ٿي ويو آهي ته هن جي پسند هئي (هڪ فرق ته Farber ڪل اجورو-fares تي ڊيٽا گهربل ھا سان گڏوگڏ tips- آهي نا مڪمل نه ٿيا پر هن شهر کي ڊيٽا صرف ڪريڊٽ ڪارڊ جي ادا ٽوٽڪا شامل آهن). Farber جي تحقيق جي ڪنجي سٺي ڊيٽا سان گڏ هڪ سٺو سوال گڏي ويو. اڪيلي ڊيٽا ڪافي نه آهي.