为了更好地理解某些现象，例如失业 ：通过将 Pôle emploi 注册的求职者数据与 INSEE 进行的就业调查数据进行匹配，我们能够描述和量化所有情况，这些情况解释了为什么国际劳工局意义上的失业率（通过就业调查衡量）与 Pôle emploi 注册的求职者人数的变化不同（图 3）。
2017 年就业调查中，国际劳工组织定义的失业人数与就业调查站登记的求职人数之间的重叠情况
2017 年就业调查中，国际劳工组织定义的失业人数与就业调查局登记的求职人数之间的重叠情况
阅读：2017 年，在登记为 A 类并可与就业调查受访者关联的人群中，根据国际劳工组织的定义，56％ 的人处于失业状态。
由于上述原因，匹配技术可以开发更丰 Skype 数据 富的统计数据和/或限制响应负担，从而促进公共当局、研究机构和民间社会更好地了解社会的复杂性和多样性。
INSEE 和公共统计人员从什么时候开始使用数据匹配的？
构成公共统计服务机构的法国统计局和部级统计局在匹配个人数据方面拥有长期积累的经验。
从 20 世纪 50 年代末开始，税收收入调查汇集了人口普查数据和样本人群的税收来源行政数据，以建立家庭收入和不平等统计数据。
1967 年建立的永久人口统计样本( EDP) 与人口和民事登记普查数据相匹配。通过与新来源的匹配，它逐渐变得丰富。例如，它使我们能够研究收入方面的代际流动性 [ Abbas and Sicsic， 2022]，强调夫妻在失业期间的保护作用 [ Fabre and Lacour， 2021] 或衡量退休时的居住地变化 [ Abbas et alii， 2022]。最近，负责卫生和团结的部级统计服务机构(Drees ) 将其与国家卫生数据系统的数据相匹配，构建了EDP 健康数据。