2.4.1.1 Taksometri New York City

Pētnieks izmanto lielie dati no taksometru skaitītājiem studēt lēmumu pieņemšanu taksometru vadītāji Ņujorkā. Šie dati bija labi piemērota šajā pētījumā.

Viens piemērs vienkāršu spēku skaitot pareizās lietas nāk no Henrija FÄRBER s (2015) pētījums par uzvedību New York City taksometru vadītājiem. Lai gan šī grupa varētu izklausīties būtībā interesanti tas ir stratēģisks izpētes vietā, lai pārbaudītu divas konkurējošas teorijas darba ekonomikā. Lai FÄRBER pētījuma izpratnē pastāv divas svarīgas iezīmes par darba vidi taksometru vadītājiem: 1) to stundas alga svārstās no dienas uz dienu, kas daļēji balstīts uz faktoriem, piemēram, no laika apstākļiem un 2) stundu skaits viņi strādā var svārstīties katru dienu, pamatojoties uz vadītāja lēmumu. Šīs funkcijas radīt interesantu jautājumu par attiecībām starp vienas stundas algas un nostrādātajām stundām. Neoclassical modeļi ekonomikā prognozē, ka taksometru vadītāji varētu strādāt vairāk dienām, ja tie ir augstākas stundas algas. Alternatīvi, modeļi no uzvedības ekonomikas prognozē tieši pretējo. Ja autovadītāji noteikt īpaši ienākumu mērķa-teikt par 100 $ dienā, un darbs līdz ir izpildīts, ka mērķis, tad autovadītāji galu galā strādā mazāk stundu dienās, ka viņi pelna vairāk. Piemēram, ja jūs mērķis pelnītājs, jūs varētu nonākt strādā 4 stundas par labu dienā ($ 25 stundā) un 5 stundas slikta diena ($ 20 stundā). Tātad, autovadītāji strādā vairāk stundas dienās ar augstāku stundas algas (kā prognozēja neoklasicisma modeļiem) vai vairāk stundas dienām ar zemākām stundas algas (kā tika gaidīts ar uzvedības ekonomikas modeļiem)?

Lai atbildētu uz šo jautājumu Farbers iegūti dati par katru taksometra braucienu, ko New York City kabīnēs no 2009. - 2013. gadam, datiem, kas tagad ir publiski pieejama . Šī datu, kas tika savākti ar elektronisko skaitītāju, ka pilsēta prasa taksometru izmantot, ietver vairākus gabalus informāciju par katru braucienu: Sākuma laiks, sākt atrašanās vietu, beigu laiku, beigu atrašanās vietu, braukšanas maksa, un galu (ja gals tika samaksāts ar kredītkarte). Kopumā FÄRBER datu ietverta informācija par aptuveni 900 miljonus ceļojumu aptuveni 40000000 maiņās laikā veiktajiem (nobīde ir aptuveni vienas dienas darbs vienu vadītāja). Patiesībā, tur bija tik daudz datu, ka Farbers izmanto tikai izlases veidā par to, lai viņa analīzi. Izmantojot šo taksometru skaitītāju datus Farbers konstatēts, ka lielākā daļa autovadītāju strādāt dienās, kad algas ir augstākas, atbilst neoklasicisma teoriju. Papildus šai pamata secinājumam, Farbers varēja sviras izmēru datus, lai labāk izprastu neviendabīgumu un dinamiku. Farbers konstatēts, ka laika gaitā jaunākas autovadītājiem pakāpeniski iemācīties strādāt vairāk stundu uz augstu algu dienām (piemēram, viņi mācās uzvesties kā neoklasicisma modeļi prognozē). Un, jauni autovadītāji, kuri uzvedas vairāk kā mērķa pelnītāju, visticamāk, atmest ir taksometra vadītājs. Abi šie vairāk smalks konstatējumiem, kas palīdz izskaidrot novēroto uzvedību pašreizējo vadītāju, bija iespējams tikai tāpēc, ka lieluma datu kopas. Viņiem būtu bijis iespējams atklāt agrākos pētījumos, ko izmanto papīra ceļojuma loksnes no nedaudzām taksometru vadītājiem īsā laika periodā (piemēram, Camerer et al. (1997) ).

Farbers studiju bija tuvu labāko gadījumā veikt pētījumu, izmantojot lielie dati. Pirmkārt, šie dati nebija nav reprezentatīvi, jo pilsēta nepieciešams autovadītājiem izmantot ciparu metriem. Un, dati nav nepilnīgi, jo dati, kas tika savākti no pilsētas bija diezgan tuvu datiem, Farbers būtu savākti, ja viņš bija izvēle (viena atšķirība ir tā, ka Farbers būtu vēlējies dati par kopējo algas-biļešu cenas plus Tips- bet pilsētas dati iekļauti tikai padomus ar kredītkarti jāmaksā). Galvenais, lai FÄRBER pētījuma tika apvieno labu jautājumu ar labiem datiem. Dati vien nepietiek.