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表7–5 中期政策项目的效果
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Dummies for Type of Program Modle（2） （项目区别） Modle（6） （全变量调整） Classroom or On-the-Job Training 0.56 0.95 Job Search Assistance 0.66 0.53 Subsidized Private Sector Job 0.24 0.32 Subsidized Public Sector Job –0.58 –0.80 摘自：作者根据《Active Labour Market Policy Evaluations: A Meta-Analysis》Table8制作
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从这个表中可以看出，表内使用的是顺序概率回归的方法，表示各个项目分别属于“并非误差的负面效果”、“误差”、“并非误差的积极效果”的可能性。所谓顺序概率，是指对二值，即0和1表示的结果变量进行概率回归，出现0或1或2的结果变量扩张（还有具备同样扩张性的顺序逻辑回归）。
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虽然概率回归的回归系数和逻辑回归一样并不容易解释，但是至少通过这个回归系数能够对雇用政策进行一目了然的解释和说明，而且还能够显示出负面效果对政策施行的影响。
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结果显示，不管是教室培训还是工作现场内（OJT）形式的培训，职业训练之类的政策项目作为中期的雇用政策是比较有效的，就职支援也在中远期具有较好的效果。对普通企业提供雇用补助金的做法也不错。但是，针对公共部门也就是行政和公益法人之类的企业提供雇用补助金，则不是一个好选择。
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只要能够利用字典查阅单词的意思，并且掌握相关的统计学知识，我们就可以从英语论文中找出这么多有用的信息。要想知道更多的内容，就只能去阅读论文原文了。
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只要掌握了这些统计能力，通过稍微的调查就能够提出有建设性的意见。
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日本也有类似的职业培训机构和就职支援项目，甚至还有向雇用企业提供补助金的政策。政治家和公务员都不是傻瓜，该做的事情他们是不会怠慢的。
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不过，这篇论文之中也对不同国家的政策研究进行了报告，而日本的报告数量为0（表7–6）。
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表7–6 分析对象国家明细
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研究数 % Australia 2 1.0 Austria 13 6.5 Belgium 6 3.0 Canada 1 0.5 Czech Republic 1 0.5 Denmark 25 12.6 Dominican Republic 1 0.5 Estonia 1 0.5 Finland 2 1.0 France 14 7.0 Germany 45 22.6 Hungary 1 0.5 Israel 2 1.0 Netherlands 4 2.0 New Zealand 3 1.5 Norway 7 3.5 Peru 2 1.0 Poland 5 2.5 Portugal 2 1.0 Romania 4 2.0 Slovakia 13 6.5 Spain 3 1.5 Sweden 19 9.5 Switzerland 9 4.5 United Kingdom 4 2.0 United States 10 5.0 出处：作者根据《Active Labour Market Policy Evaluations: A Meta-Analysis》Table2制作
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现场的工作者和专家学者们对于这些成果没有进行实证，评论家和政治家们也没读过这篇论文，即便如此他们仍然不负责任地大肆发表意见。而真正应该对此做出评价的市民们，却往往认识不到这种情况。
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这种情况大致可以概括为“整个日本都缺乏统计能力”。
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没有统计能力，社会和政治领域也会和商业问题一样，永无止境地重复着仅凭经验与直觉的争论。
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为了结束整个日本的“无休止的争论”，为了创建更加美好的日本，你从本书中学到的知识一定能够发挥出应有的作用。
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看穿一切数字的统计学 后记
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在我父亲从外科医生的岗位上退休之前，他很少有时间能够和家人在一起，每天几乎不眠不休地工作。
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如果因为他的工作失误导致有人失去生命的话，唯一能够安慰他的只有“我已经尽力了”这样的话。但是如果没有任何解释的余地，拼尽全力却仍然失败了的话，那或许是能力不足或者命运的安排。这就是作为医生的父亲唯一的释怀之道。
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在我还是一个孩子的时候就对父亲的这种做事态度非常尊敬，但同时我也开始思考“竭尽全力”和“最佳”之间的区别。比如说，不眠不休地完成自己的工作，这是竭尽全力。但是如果因为长时间没有休息而注意力下降和损害自己的健康，结果导致工作失误的概率增加的话，那就不是“最佳”。
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并非只有医生是绝对不能够失误的。
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公司管理者的错误决定，会导致手下的员工和员工家属都陷入困境，员工的错误决定会给顾客和同事带来很大的麻烦，父母的错误决定会将子女的人生彻底摧毁。每当犯下这样巨大的错误时，我们都会产生非常沉重的罪恶感。
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那么，我们应该怎样避免造成这样的错误呢？
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对于我们来说，最一目了然的失误就是职业运动员的事例。比如说我们每天晚上看新闻，解说员总是会针对良好机会被三振出局或者射门没进的运动员的重心与动作进行分析，找出“失误的原因”。但就算是处于巅峰时期的铃木一郎也有超过半数的出局率，梅西和C罗整个赛季的射失率也高达70%。实际上从概率的角度来看失误是理所当然的事情，为每一次的失误寻找原因是非常愚蠢的行为。但我认为，他们之所以能够创造伟大的纪录，就是因为在每一次的成功和失败中总结经验，不断思考，从而逐渐使自己达到最佳的状态。
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