我们将1940年人口普查中最新发布的个人数据与死亡记录和家谱中的其他信息相结合，创建了迄今为止最大的个人数据，以研究受教育年限与死亡年龄之间的关系。在活到35岁的条件下，1906-1915年出生的男性和女性多受一年教育，其寿命约为0.4年。这种关联接近线性，但表现出强烈的认证效应，尤其是对男性而言，对于出生较早的人群来说，这种关联要小得多。这种关联因出生州而异，但在教育水平或寿命较高的州，这种关联并不小。对于男性来说，在收入更高、学校质量更高、公共卫生投资更大的地方，这种联系更紧密。女性在这种联系中也表现出很大的异质性，但我们对童年环境的测量并不能解释这一点。
在2007年至2012年的经济普查期间，特许经营附属机构的数量下降了9.8%。造成这一下降的一个原因是人口普查局能够专门用于对经济普查特许经营部分的调查结果进行手动评估的资源减少。2007年的广泛手动评估导致许多机构，其调查表显示他们与特许经营无关，被重新编码为特许经营关联。2012年无法进行此类评估。在本文中，我们研究了使用从网络上获取的外部数据与机器学习方法相结合的潜力，以自动评估对2017年EC特许经营部分的响应。我们的方法使我们能够快速准确地识别和重新编码被错误归类为非特许经营附属机构的机构，2017年欧共体特许经营附属机构的未加权数量增加了22%-42%。
本文估计了环境法规对工业活动的影响。该分析使用了《清洁空气法修正案》中两项法规的最全面数据，即将各县划分为特定污染物的未达到和达到类别，以及1967-87年制造业普查中175万个工厂观测的制造活动。在未达标的县，受控污染物的排放者受到更严格的监管。我发现，在修正案成为法律后的前15年（1972年-1987年），未达标县（相对于达标县）在污染密集型行业失去了大约59万个工作岗位、370亿美元的资本存量和750亿美元（1987年美元）的产出。这些估计值来自工厂水平增长的统计模型，该模型控制了工厂固定效应、无限制行业冲击和无限制县冲击。重要的是，这些发现在许多规范中都是稳健的，其影响在各种污染行业中都很明显。尽管未达标县的制造业活动大幅下降，但与整个制造业的规模相比，降幅不大。
本文提出了1970年、1980年和1990年人口普查中大都市地区地理编码（地理编码）的建议匹配。人口普查局在这三个人口普查年中使用了不同的定义和分类法来描述大都市地区的地理。因此，人口普查局标准定义所指的地理区域在三个人口普查数据集中有所不同。本文中解释的地理匹配方案试图最大限度地提高美国大都市地区的一致性。
本文根据1900年和1910年人口普查的公共使用微观样本，估计了整个美国和死亡登记区按种族和出生地划分的儿童死亡率。我们根据公布的人口普查和生命统计数据，将间接估计值与死亡率和参数进行比较。1900年和1910年的人口普查都询问了成年妇女关于曾经出生过的孩子和幸存的孩子的情况，当按年龄或婚姻期限制成表格时，可以用来估计她们的孩子在25岁以下的不同年龄死亡的概率。1910年出生儿童的数据部分制成表格，并与1940年联邦人口普查一起公布，但幸存儿童的信息从未制成表格并公布；1900年的信息也没有。1900年人口普查的公众使用微观样本允许应用这些公认的间接方法。本文应用了基本的间接年龄和婚姻存续期方法，以及使用年轻成年女性幸存子女年龄分布的后向投影方法。这些结果与根据汇总的人口普查和白人、本土白人和外国出生白人总人口的生命统计数据计算的生命表非常吻合。非裔美国人的结果不太确定，但似乎死亡率明显好于被广泛引用的1900年2月、1901年10月和1909/11年格洛弗寿命表所显示的1900年原始死亡登记区的死亡率。然而，总的来说，根据1900年和1910年死亡登记地区公布的人口动态统计和人口普查数据计算的生命表似乎相对较好地描述了其余人口。
