La ley de Okun varía notablemente entre los distritos de Indonesia, y los choques de crecimiento se desbordan hacia las regiones vecinas, lo que exige políticas laborales adaptadas localmente y coordinadas.
Los diferenciales del salario mínimo entre distritos afectan de forma significativa las probabilidades de desplazamiento de los trabajadores en el Área Metropolitana del Gran Yakarta, en Indonesia.
Utilizamos nuevas fuentes de macrodatos, la Encuesta Socioeconómica de Camboya y métodos de aprendizaje automático para predecir y mapear la pobreza multidimensional en Camboya.
A través de la óptica de una regresión geográficamente ponderada multiescala (MGWR) y un marco de inferencia actualizado, evaluamos la escala espacial a la que los factores políticos y socioeconómicos afectan a la violencia.
Este estudio construye un nuevo conjunto de datos del PIB subnacional para Vietnam integrando luces nocturnas, tierras agrícolas y datos climáticos mediante métodos de aprendizaje automático.
Este estudio explora la dinámica entre ingreso y luminosidad en China y destaca la superioridad de VIIRS sobre DMSP en cuanto a precisión predictiva a lo largo del tiempo.
Este estudio explora el potencial de los datos de luces nocturnas (NTL) de mayor calidad para predecir la actividad económica en distintos sectores dentro de las regiones.
Analizamos la dinámica espacio-temporal del desempleo provincial de Indonesia teniendo en cuenta de forma simultánea su persistencia serial, su dependencia espacial y los factores comunes.