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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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The Consequences of Mismeasuring Economic Activity

Description du projet

Une meilleure mesure de l’activité économique

Mesurer l’activité économique représente un défi essentiel. Par exemple, examiner les problèmes de production à la manière dont une entreprise produit des marchandises à partir de biens intermédiaires ou dont les revenus d’une personne sont produits à partir de ses compétences cognitives et non cognitives. Ces contributions (biens intermédiaires ou compétences) sont intrinsèquement difficiles à mesurer, et les chercheurs se demandent souvent si leurs données mesurent véritablement ce qu’elles sont censées mesurer. Le projet MEImpact, financé par l’UE, développera une nouvelle méthodologie afin d’évaluer officiellement l’impact potentiel de l’erreur de mesure, qui est la différence entre une quantité mesurée et sa véritable valeur. Le projet entend changer la manière dont les chercheurs empiriques abordent les problèmes de mesure et empêchent les conclusions et les décisions politiques erronées.

Objectif

Measuring economic activity is a fundamental challenge for empirical work in economics. Most empirical projects raise concerns about whether the data do in fact measure what they purport to measure. Mismeasurement may lead to severe model misspecification, biased estimates, and misled conclusions and policy decisions. Unfortunately, formally accounting for the possibility of mismeasurement in the econometric model is complicated and possible only under strong assumptions that limit the credibility of resulting conclusions. Therefore, the most common approaches to measurement issues are to ignore them, to informally argue why they may not be of first-order importance, to abandon the project, or to search for better data.

The objective of the research described in this proposal is to develop new methodologies for formally assessing the potential impact of measurement error (ME) on all aspects of an empirical project: on model-building, on estimation and inference, and on decision-making. For instance, the new inference procedures allow the researcher to test whether ME is a statistically significant feature that should be modeled, whether ME distorts objects of interest (e.g. a production or utility function), whether ME distorts conclusions from hypothesis tests, and whether ME affects subsequent decision-making.
I show that answering such questions is possible under much weaker assumptions than identification and estimation of a ME model and thus leads to more credible and robust conclusions. In addition, the implementation of the new procedures can be based on standard nonparametric estimation techniques that are part of many applied researchers’ toolkits.

In consequence, the research has the potential to fundamentally transform the way empirical researchers approach measurement issues, to significantly impact empirical practice, and ultimately to avoid misled conclusions and policy decisions.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-STG - Starting Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2019-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITAET MUENCHEN
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 768 125,75
Adresse
GESCHWISTER SCHOLL PLATZ 1
80539 MUNCHEN
Allemagne

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Région
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 768 125,75

Bénéficiaires (2)

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