Hãy sử dụng dữ liệu công khai để xem các hệ thống đã giúp ích ở đâu và thất bại ở đâu. Hướng dẫn ngắn gọn này cho thấy cách các bộ dữ liệu quốc gia hé lộ các mô hình về thu nhập và sự dịch chuyển dân cư giữa các khu phố, trường học, cao đẳng và quận huyện. Bạn sẽ học cách đọc hiểu rõ các mô hình này để có thể hành động.

Hãy bắt đầu với Bản đồ Cơ hội, Báo cáo về Khả năng Di chuyển, hồ sơ nhà phát minh, hồ sơ Vốn xã hội và các công cụ theo dõi kinh tế COVID. Mỗi bộ dữ liệu cung cấp một góc nhìn khác nhau về thu nhập và khả năng tiếp cận theo thời gian.

Kết hợp các nguồn này Xây dựng một báo cáo đơn giản liên kết nghiên cứu với các quyết định. Bạn có thể nhận ra những trường hợp trẻ em và gia đình đi chệch khỏi con đường dự kiến và những giải pháp cụ thể nào sẽ giúp tăng thu nhập dài hạn.

Đến cuối khóa học, bạn sẽ biết nên ưu tiên những biện pháp nào và cách trình bày kết quả cho các nhà lãnh đạo, những người cần các bước rõ ràng, dựa trên dữ liệu để mở rộng cơ hội.

Tại sao những hiểu biết về cơ hội bị bỏ lỡ lại quan trọng trong Báo cáo Ngành dành cho các nhà lãnh đạo Hoa Kỳ

Hãy xây dựng công việc của bạn dựa trên các mô hình có thể đo lường được. Báo cáo của bạn nên liên kết xu hướng thu nhập với các nguyên nhân cụ thể, tại địa phương để bạn có thể đề xuất các hành động rõ ràng.

Giải mã ý định người dùng: Bạn mong muốn điều gì từ những hiểu biết về cơ hội bị bỏ lỡ?

Bạn cần những nghiên cứu đáng tin cậy và dữ liệu có thể áp dụng để giải thích lý do hệ thống đi chệch khỏi quỹ đạo dự kiến. Điều đó có nghĩa là sử dụng các nguồn thông tin minh bạch và các gói tái tạo để nhóm của bạn có thể nhanh chóng tái tạo lại các phát hiện.

Phạm vi và nguồn: Từ sự dịch chuyển giữa các thế hệ đến các công cụ theo dõi kinh tế trong bối cảnh COVID-19

Bao gồm số liệu thống kê về di chuyển trong khu vực đi lại và cấp quận, ma trận chuyển đổi và các nghiên cứu về di chuyển theo nhóm, chẳng hạn như di chuyển tuyệt đối theo thu nhập của cha mẹ. Thêm các biện pháp về vốn xã hội và công cụ theo dõi COVID đối với việc mở cửa doanh nghiệp nhỏ, đăng tuyển dụng, chi tiêu và mức độ việc làm.

Bạn sẽ sử dụng báo cáo này như thế nào: Biến các mô hình thành hành động cho cá nhân, trẻ em và doanh nghiệp.

Thiết kế các bảng điều khiển kết hợp dữ liệu địa phương hỗ trợ, bao gồm cả các khu vực điều tra dân số và trường cao đẳng. Sử dụng bằng chứng để ưu tiên các dự án thí điểm, nguồn tài trợ và chính sách, giúp các nhà lãnh đạo địa phương có thể hành động nhanh chóng dựa trên kết quả.

Các xu hướng trong quá khứ về đổi mới, thu nhập và khả năng di chuyển cho thấy bạn đã bỏ lỡ cơ hội ở đâu.

Các bằng chứng lịch sử cho thấy mức độ tiếp xúc với rủi ro có liên quan đến thu nhập dài hạn. Các liên kết bằng sáng chế, điểm số về khả năng di chuyển của sinh viên đại học và dữ liệu về khu vực đi lại cho thấy cách thức tiếp xúc ban đầu với sự đổi mới, khả năng tiếp cận khuôn viên trường và sự di cư đã định hình thu nhập của những người đạt được qua nhiều thập kỷ.

Sự tiếp xúc định hình các nhà phát minh.

Ai được coi là nhà phát minh ở Mỹ? Nghiên cứu này liên kết hồ sơ bằng sáng chế với trường học và hồ sơ thuế của hơn một triệu nhà phát minh. Nó cho thấy phụ nữ, người thiểu số và trẻ em có thu nhập thấp thường thiếu cơ hội tiếp xúc với sự đổi mới.

Mô hình này cho thấy những thay đổi nhỏ trong chính sách—như hướng dẫn, tiếp cận STEM, hoặc hợp tác với trường học—có thể nâng cao tỷ lệ đổi mới và thu nhập sau này.

Các trường đại học với vai trò là động lực tạo thu nhập.

Báo cáo về khả năng tiếp cận giáo dục đại học liên kết các trường đại học với phân bố thu nhập của con cái và phụ huynh. Sử dụng dữ liệu này để tìm các trường có tính chọn lọc cao nhưng tỷ lệ trúng tuyển thấp đối với sinh viên có thu nhập thấp.

Nâng cao chất lượng giáo dục đại học bằng cách mở rộng tuyển sinh, cấp học bổng và tư vấn ở những lĩnh vực có tiềm năng tăng thu nhập cao nhất.

Mô hình và dòng chảy di cư

• Dữ liệu về khu vực đi lại cho thấy các mô hình di cư – trẻ em di chuyển đến hoặc rời khỏi các khu vực có thu nhập cao.
• Kết hợp các ước tính mới của Atlassee và các bài báo liên quan để xác định các khoảng trống địa lý còn tồn tại.
• Tập trung cải cách nhà ở, giao thông và tuyển sinh vào những lĩnh vực mà sự thay đổi sẽ giúp tăng thu nhập và giảm bớt sự khác biệt về kết quả kinh tế giữa các chủng tộc một cách hiệu quả nhất.

Những bài học rút kinh nghiệm từ những tác động kinh tế của COVID-19 đối với con người và địa phương: những cơ hội bị bỏ lỡ

Các bộ dữ liệu thời kỳ COVID cho thấy sự khác biệt trong quá trình phục hồi của nền kinh tế địa phương và trường học, cũng như những đối tượng chịu ảnh hưởng nặng nề nhất. Sử dụng cơ sở dữ liệu Tác động Kinh tế của COVID-19 để liên kết các chuỗi dữ liệu về doanh nghiệp nhỏ, lao động, giáo dục và y tế với các hành động cụ thể ở cấp địa phương.

Việc mở cửa kinh doanh nhỏ và doanh thu: Quá trình phục hồi chậm lại ở đâu — và tại sao điều này lại quan trọng đối với các nhà lãnh đạo địa phương

Theo dõi chuỗi trận đấu thành phố và quận Để xem xét những lĩnh vực nào có sự sụt giảm về số lượng doanh nghiệp mới mở và doanh thu. Điều này giúp bạn tập trung nguồn tài trợ, hỗ trợ kỹ thuật và hỗ trợ ngành vào những lĩnh vực cần bảo vệ thu nhập và duy trì việc làm.

Thông tin tuyển dụng và tỷ lệ việc làm: Những tín hiệu bạn có thể đã hành động sớm hơn.

Theo dõi số lượng tin tuyển dụng, tỷ lệ việc làm và số đơn xin trợ cấp thất nghiệp để phát hiện sớm tình trạng suy giảm việc làm. Các chương trình trợ cấp lương hoặc chương trình kết nối việc làm sớm hơn có thể đã giúp duy trì sự ổn định thu nhập cho nhiều người.

Những trở ngại trong việc học toán trực tuyến và giáo dục: Quá trình học tập của trẻ em và những hệ lụy lâu dài đến thu nhập.

Sự suy giảm trong việc học toán trực tuyến dự báo khoảng cách thu nhập trong tương lai. Cần ưu tiên dạy kèm, tăng thời gian học và hỗ trợ chương trình giảng dạy tại các khu vực có mức giảm mạnh nhất để giúp trẻ em phục hồi.

Bất bình đẳng về sức khỏe và chủng tộc: Số ca mắc COVID, số ca tử vong và tỷ lệ tiêm chủng được xem như các chỉ số kinh tế.

Kết hợp số ca mắc bệnh, số ca tử vong và số liệu tiêm chủng với các chỉ số về lao động và giáo dục để làm rõ những bất bình đẳng về chủng tộc trong lĩnh vực y tế đã làm chậm quá trình phục hồi. Cái nhìn tổng hợp đó cho thấy những khu vực nào cần sự hỗ trợ phối hợp về y tế và kinh tế.

Các mốc chính sách theo từng tiểu bang: Thời điểm, mức độ nghiêm ngặt và những khoảng trống phía sau.

Đối chiếu các mốc chính sách theo từng tiểu bang với chuỗi dữ liệu kinh tế địa phương để đánh giá xem phương pháp nào phù hợp hơn với quá trình phục hồi nhanh hơn. Sử dụng kho dữ liệu có thể tải xuống (tất cả các tệp) và từ điển dữ liệu để xây dựng bảng điều khiển có thể tái tạo và cập nhật phân tích nhanh chóng.

• Thẩm quyền giải quyết Phạm vi phủ sóng toàn quốc—các bài viết trên New York Times và New York Times Explore—nhằm định hình câu chuyện địa phương của bạn cho các nhà lãnh đạo.
• Hãy tận dụng các video hướng dẫn được thiết kế sẵn và một khóa học hè trực tuyến để nhanh chóng giúp nhóm của bạn làm quen với các bộ dữ liệu này.

Từ nghiên cứu đến kết quả: Các chiến lược để tăng cường khả năng tiếp cận và cải thiện sự dịch chuyển kinh tế ngay bây giờ

Sử dụng dữ liệu về khu vực và khuôn viên trường để thúc đẩy hành động nhanh chóng và có thể đo lường được. Bạn có thể nhắm mục tiêu vào các khu dân cư nơi trẻ em từ các gia đình thu nhập thấp thường đạt được mức thu nhập cao hơn khi trưởng thành. Sử dụng kết quả của Map Opportunity Atlas theo chủng tộc, giới tính và tỷ lệ phần trăm thu nhập của cha mẹ để tìm ra những nơi có lợi nhuận cao nhất.

Sử dụng Bản đồ Cơ hội để xác định các khu dân cư nơi trẻ em có thể leo trèo.

Lập bản đồ các chỉ số khu vực và xếp hạng các địa điểm theo mức tăng thu nhập của người trưởng thành. Tập trung các khoản tài trợ và dự án thí điểm vào những nơi mà các nhóm trước đây cho thấy lợi ích di chuyển mạnh mẽ.

Tận dụng các bộ dữ liệu về vốn xã hội để xây dựng sự kết nối kinh tế giữa các trường học và cao đẳng.

Sử dụng Vốn Xã Hội I và II để tìm các trường học và mã vùng bưu chính có tỷ lệ kết bạn thấp theo tầng lớp kinh tế xã hội. Sau đó, tài trợ cho các chương trình cố vấn, thực tập và các chương trình liên tầng lớp kinh tế xã hội để mở ra các con đường việc làm.

Tích hợp dữ liệu di chuyển vào việc phân bổ vốn: Hướng nguồn lực đến những địa điểm và con người có tỷ suất lợi nhuận cao.

Tích hợp dữ liệu di động Việc lập ngân sách giúp bạn phân bổ kinh phí đến các khu dân cư và trường học đã chứng minh được hiệu quả. Liên kết việc giải ngân với kết quả đạt được ở cấp quận và trường đại học để duy trì thành quả.

Bảng điểm và kho lưu trữ có thể tải xuống: Xây dựng bảng điều khiển mà nhóm của bạn có thể sử dụng để hành động.

Vận hành bảng điểm bằng công cụ Phát triển các khái niệm bằng cách kết hợp báo cáo về khả năng di chuyển của sinh viên đại học, dữ liệu khu vực của Opportunity Atlas và các chỉ số lao động địa phương. Tạo bảng điều khiển hàng tuần để các nhà lãnh đạo thấy được tiến độ và điều chỉnh các biện pháp can thiệp nhanh chóng.

• Kết hợp hỗ trợ tài chính với chương trình cố vấn và hợp tác với nhà tuyển dụng tại các trường cao đẳng có giá trị gia tăng cao nhưng tỷ lệ tiếp cận thấp.
• Thiết kế, tạo ra các bước đi mang tính đột phá, triển khai các chương trình thí điểm nhằm thử nghiệm các chính sách tuyển sinh, tư vấn và học bổng có mục tiêu cụ thể, sau đó mở rộng quy mô dựa trên những kết quả đo lường được.
• Hãy tổ chức một khóa học ngắn hạn khám phá bản đồ cơ hội để chuẩn hóa các phương pháp cho nhóm của bạn và tăng tốc quá trình phân tích.

Phần kết luận

Sử dụng dữ liệu quốc gia và địa phương được tổng hợp để xác định chính xác những nơi cần hành động cụ thể nhằm hỗ trợ các gia đình và doanh nghiệp.

Bạn đã thấy kết quả học tập, báo cáo về khả năng di chuyển lên đại học, các chỉ số về vốn xã hội, nghiên cứu về di cư và các công cụ theo dõi COVID kết hợp với nhau để định hình thu nhập và thay đổi cho trẻ em và người dân như thế nào.

Giờ đây, hãy trình bày cho các nhà lãnh đạo một phương pháp rõ ràng, liên kết các chương trình và vốn đầu tư với những địa điểm có lợi nhuận cao. Tổ chức theo một mục tiêu cụ thể: sứ mệnh hồi sinh nước Mỹ khuôn khổ và theo đuổi sáng kiến leo núi hợp tác các mô hình hợp tác với các trường đại học, nhà tuyển dụng và các tổ chức phi lợi nhuận.

Hãy tham gia vào các nỗ lực của nhóm bằng cách sử dụng bảng điều khiển minh bạch và các tệp sao chép, và tiếp tục trích dẫn. bài báo về sự truyền đạt kinh nghiệm làm việc giữa các thế hệ để xác thực các phương pháp.

Kiểm tra, đo lường, điều chỉnh: Mở rộng phạm vi lựa chọn địa lý, điều chỉnh nguồn tài trợ phù hợp với bằng chứng thực nghiệm và duy trì sự thay đổi để các khu vực bảo vệ thu nhập khi gặp phải những cú sốc.