Creating research-ready data by linking Census data to ASHE
通过将人口普查数据链接到 ASHE 创建研究就绪数据
基本信息
- 批准号:ES/Z502893/1
- 负责人:
- 金额:$ 16.69万
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Research Grant
- 财政年份:2024
- 资助国家:英国
- 起止时间:2024 至 无数据
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The project will create, assess, document and support use of a research-ready dataset, generated by linking personal data from the Census to employee records from the longitudinal Annual Survey of Hours and Earnings (ASHE). This will provide the research and policy communities with a uniquely powerful longitudinal dataset, which can create new insights into the influence of personal and household characteristics, job characteristics and employers on labour market outcomes.The UK censuses provide a wealth of information on individuals in the population but do not collect data on earnings, limiting their value for labour market research. ASHE is an annual panel survey based on a 1% sample of employee jobs in the UK, collecting detailed and highly-reliable information on employees' earnings and paid hours. However, the survey collects few personal characteristics for the employee (restricted to sex, age and residential location). The project will build on the respective strengths of these datasets to provide the largest longitudinal dataset for research on earnings and hours in the UK.In the ADR-funded Wage and Employment Dynamics Strategic Impact Project (WED), the proposing team partnered with the Office for National Statistics (ONS) to link person records from ASHE to person records from the 2011 Census for England and Wales (CEW11). This has added Census data on personal characteristics to around three-quarters (74%) of the 2011 ASHE records held by employees in England and Wales. The ASHE-CEW11 linked dataset is already enabling researchers in government and academia to explore how factors such as ethnicity, disability, education, country of birth and household circumstances affect individual's wage levels and pay progression. However, the value of the dataset would be significantly enhanced if the link was extended to the most recent census.In the proposed project, we will work with ONS to link person records from the 2021 Census for England and Wales to the longitudinal ASHE, using a new and improved linkage protocol (ONS' Reference Data Management Framework, RDMF). The RDMF will also be used to relink ASHE to the 2011 Census for England and Wales, generating a longitudinal ASHE-Census dataset spanning at least a decade. The linkages between ASHE and Census will be quality assessed and documented. The project will focus on generating research-ready data, supported by a program of training and user support.The resulting longitudinal ASHE-Census dataset will represent a significant improvement in the UK's data infrastructure for labour market research, providing more reliable earnings data, larger samples, and better employer information, than is currently available from existing household surveys. This dataset will support the aims of the program by using Census 2021 to provide fresh insights into the experiences of employees, enabling policymakers to make better-informed decisions.
该项目将创建、评估、记录和支持研究就绪数据集的使用,该数据集是通过将人口普查中的个人数据与工时和收入纵向年度调查 (ASHE) 中的员工记录链接起来而生成的。这将为研究和政策界提供一个独特而强大的纵向数据集,可以为个人和家庭特征、工作特征和雇主对劳动力市场结果的影响提供新的见解。英国人口普查提供了有关个人的大量信息。人口,但不收集收入数据,限制了其对劳动力市场研究的价值。 ASHE 是一项基于英国 1% 员工工作样本的年度小组调查,收集有关员工收入和带薪工作时间的详细且高度可靠的信息。然而,调查收集的员工个人特征很少(仅限于性别、年龄和居住地点)。该项目将利用这些数据集各自的优势,为英国收入和工时研究提供最大的纵向数据集。在 ADR 资助的工资和就业动态战略影响项目 (WED) 中,提案团队与办公室合作国家统计局 (ONS) 将 ASHE 中的个人记录与 2011 年英格兰和威尔士人口普查 (CEW11) 中的个人记录链接起来。这使得英格兰和威尔士员工持有的 2011 年 ASHE 记录中约四分之三 (74%) 添加了有关个人特征的人口普查数据。 ASHE-CEW11 链接数据集已经使政府和学术界的研究人员能够探索种族、残疾、教育、出生国和家庭情况等因素如何影响个人的工资水平和薪资级数。然而,如果链接扩展到最近的人口普查,数据集的价值将显着增强。在拟议的项目中,我们将与 ONS 合作,将 2021 年英格兰和威尔士人口普查的人员记录链接到纵向 ASHE,使用一个新的和改进的链接协议(ONS 的参考数据管理框架,RDMF)。 RDMF 还将用于将 ASHE 与 2011 年英格兰和威尔士人口普查重新关联,生成跨越至少十年的纵向 ASHE 人口普查数据集。 ASHE 和人口普查之间的联系将进行质量评估和记录。该项目将专注于生成可用于研究的数据,并得到培训和用户支持计划的支持。由此产生的纵向 ASHE 人口普查数据集将代表英国劳动力市场研究数据基础设施的重大改进,提供更可靠的收入数据、更大的数据。比目前现有的家庭调查提供的样本和更好的雇主信息。该数据集将利用 2021 年人口普查提供有关员工体验的新见解,从而支持该计划的目标,使政策制定者能够做出更明智的决策。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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